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卷积神经网络介绍概述目录TOC\o"1-3"\h\u27412卷积神经网络介绍概述 )式中，表示位于特征图中的第个要池化的区域。表示的是神经网络中第层的第个神经元，是池化操作的结果表示，表示的是神经元所对应的前一层神经网络的一个核尺寸大小区域中的神经元集合。1.5全连接层全连接层在卷积神经网络中的作用事实上与隐藏层在传统前馈神经网络中的作用基本无异。在卷积神经网络中，全连接层处于隐含层最后的那个部分，它仅向其他全连接层进行信号的传递。如果说隐含层中卷积层的卷积操作、池化层的池化操作等作用是为了把输入的原始数据映射为隐层特征空间的抽象特征，那么隐含层中的全连接层的作用就是把学习到的抽象特征映射到用于分类的样本标记空间中。神经网络中对于全连接层的使用要慎重，因为其带给整个网络的参数非常多，目前，已经有一些优秀的网络模型弃用了在全连接层进行融合学习到的深度特征，转而代替的是连接较为稀疏的全局平均池化层如GoogLeNet模型等。1.5输出层作为卷积神经网络中的最后一层输出层，其上层结构如传统前馈神经网络一样是全连接层，所以工作原理和结构也是相同的。输出层在针对图像分类问题时，使用的是归一化指数函数或者是逻辑函数来进行输出分类标签。在处理物体识别的问题时，最后的输出层的输出可以设置为物体的各种参数，如物体的大小、中心坐标和分类。此外，在图像语义

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