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全結合層

ディープラーニングの手法 畳み込みニューラルネットワーク 全結合層

全結合層

全結合層とは、ニューラルネットワークにおいて全てのノードを結合する層を指します。

特にCNNにおいては出力層に全結合層が用いられ、特徴マップを結合し出力を一次元の数値とすることで元の画像データがどのラベルに属するかを示す確率となります。

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クイズ

以下の文章を読み、空欄（ア）に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。 畳み込みニューラルネットの構造に関して、畳み込み層とプーリング層を並べ、これを繰り返すものが一般的である。最後には（ア）層を配置するのが一般的である。 （参考：深層学習 P82）
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    畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では，複数の畳み込み層とプーリング層によって画像から特徴を抽出する．これらの層の出力は特徴マップと呼ばれる画像であるため，分類問題などに適用するには，最後に全結合層によって出力層に接続する．

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