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，激活函数

首先我们要明白激活函数的作用是：

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.csdn.net/m0_37407756/article/details/80904580

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