全连接层的作用如下:
1、首先全连接层(fully connected layers,FC)在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。
2、其次目前由于全连接层参数冗余(仅全连接层参数就可占整个网络参数80%左右),近期一些性能优异的网络模型如ResNet和GoogLeNet等均用全局平均池化(global average pooling,GAP)取代FC来融合学到的深度特征,最后仍用softmax等损失函数作为网络目标函数来指导学习过程。需要指出的是,用GAP替代FC的网络通常有较好的预测性能。
3、最后FC可在模型表示能力迁移过程中充当“防火墙”的作用。
连接层,又称为数据链路层(Data Link),或称为网络介质层(Network In-terface),也就是网络的基础建设,广泛应用于通信网的安全技术中,处理通信与授权控制的核心协议。可在以太网(Ethernet)、光纤(Fiber)、无线网络(Wireless)、帧传送(Frame Relay)或点对点(PPP)物理网络中为网络层提供数据传送服务,连接层最重要的任务在于传送及接收物理层所传送的光电信号。