全卷积网络(FCN)和卷积神经网络(CNN)的区别是什么?
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2021-01-20 05:35 更新 🍊小桔子 •  1542
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全卷积是指神经网络是由卷积层组成的,而在网络末端通常没有任何完全连接的层或MLP。具有完全连接层的CNN与完全卷积的CNN一样是可以端到端学习的。

它们之间主要的区别是,全卷积网络是到处学习过滤器,甚至网络末端的决策层也是过滤器。

一个全卷积网络试图学习表示并根据局部空间输入做出决策。添加一个完全连接的层可以让网络使用全局信息学习某些信息,而输入的空间排列却会因此而不再适用。

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2021-01-20 05:44 更新 Lisa •  1167