深度学习中多层全连接层的作用
全连接层参数特多（可占整个网络参数80%左右）
那么全连接层对模型影响参数就是三个：
- 1，全接解层的总层数（长度）
- 2，单个全连接层的神经元数（宽度）
- 3，**函数
首先我们要明白**函数的作用是：
增加模型的非线性表达能力
参考文献
深入理解卷积层，全连接层的作用意义
https://blog.****.net/m0_37407756/article/details/80904580
全连接层参数特多（可占整个网络参数80%左右）
那么全连接层对模型影响参数就是三个：
首先我们要明白**函数的作用是：
增加模型的非线性表达能力
参考文献
深入理解卷积层，全连接层的作用意义
https://blog.****.net/m0_37407756/article/details/80904580