CNN提供随机答案，而完全连接的神经网络工作正常
完全连接的神经网络（Fully Connected Neural Network，FCNN）是一种常见的人工神经网络模型，也被称为多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）。它由多个神经元组成的各个层之间的连接是全连接的，即每个神经元与前一层的所有神经元都有连接。
FCNN的工作原理是通过输入层将数据传递给隐藏层，然后再将隐藏层的输出传递给输出层。每个神经元都有一个激活函数，用于对输入的加权和进行非线性变换。常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh等。
FCNN在机器学习和深度学习领域有广泛的应用。它可以用于分类问题、回归问题和模式识别等任务。由于全连接的结构，FCNN可以学习到复杂的非线性关系，具有较强的表达能力。
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我在python中使用tf.keras，它在以前的项目中工作得很好，但对于这个项目，无论我训练它多长时间，它都会给出随机的结果(5个可能的输出，20%的准确率)。5个可能的物体是：-四条腿的动物-人的形象-飞机-卡车-汽车
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浏览 22提问于2019-07-22得票数 2
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我读过一些关于卷积神经网络的文章，发现几乎所有的论文都将正常CNN中的完全连接层称为“顶层”。然而，正如大多数文献所显示的那样，典型的CNN具有自顶向下的结构，完全连接的层(通常由softmax分类器紧跟)被放置在网络的底部。那么，为什么我们称之为“顶层”呢？这是一种惯例还是我不知道的其他考虑因素？
浏览 4提问于2017-10-14得票数 13
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浏览 6提问于2022-03-20得票数 0
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浏览 2提问于2014-12-06得票数 17
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我阅读了模型的架构，但这是我第一次尝试使用它。如果我从最后两层或最后一层提取特征，那么特征图的计算将是不同的，但是如果我在另一个模型中使用它，它会影响到它吗？
浏览 0提问于2021-09-22得票数 0
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我创建了两个卷积神经网络(CNN)，我想让这些网络并行工作。每个网络都接受不同类型的图像，它们连接在最后一个完全连接的层。
怎么做？
浏览 0提问于2018-10-09得票数 9
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我知道常规的神经网络和像Gradient Descent和Back Propagation这样的概念，我也能理解CNN是如何直观地工作的。
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浏览 1提问于2018-05-13得票数 0
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CNN的反向传播训练
、、、、
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浏览 4提问于2016-07-11得票数 2
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浏览 0提问于2020-07-24得票数 1
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我想我在某个地方读到，随着层数的增加，卷积神经网络不会像标准的乙状结肠神经网络那样遭受消失梯度问题的困扰。但我一直找不到“为什么”。
它是否真的没有问题，还是我错了，它取决于激活功能？我一直在使用校正线性单元，所以我从未测试过卷积神经网络中的Sigmoid单元
浏览 10提问于2015-03-09得票数 8
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现在我正在学习卷积神经网络。我知道可以克服这个问题(用完全卷积的神经网络等)，而且我也知道，这是由于在网络的末尾放置了完全连接的层。
但是为什么呢？我无法理解完全连接层的存在意味着什么，以及为什么我们被迫有一个固定的输入大小。
浏览 0提问于2019-11-30得票数 9
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我有两种大小为10*10的矩阵，每一个矩阵数为24000，所有的矩阵形式如下：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1卷积核大小为5*5，大步为5*6，最终输出为2*1，神经网络结构如下：X=Conv2D(1,kernel_size=(5,5),strides但是，我搞不懂我设计的神经网络是否准确？
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浏览 0提问于2018-04-25得票数 1
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浏览 0提问于2015-09-29得票数 17
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最近，我讨论了RNN/LSTM在时间序列分析中与其他神经网络(如MLP或CNN )相比的优势。只要神经网络足够深，就可以建立时间连接模型。我对此的回答是：
每个人都建议使用LSTMs进行时间序列分析。所以我知道我没有完全回答他(也许没有正确回答)，我现在真的很感兴趣为什么LSTMS在
浏览 0提问于2017-09-14得票数 8
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浏览 0提问于2018-08-12得票数 0
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