【发布时间】：2019-02-04 14:22:15
【问题描述】：
我听说卷积和池化操作发生在隐藏层中，但我在下图中看到了相反的情况......那么哪个是正确的？ enter image description here
【问题讨论】：
标签： neural-network conv-neural-network
【发布时间】：2019-02-04 14:22:15
【问题描述】：
除了输入层（在您的情况下为输入图像）和输出层（在您的情况下为最终的 2 节点输出层）之外的每一层都可以被视为隐藏层。所以是的，卷积和池化操作发生在隐藏层中。
【讨论】：
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我知道它应该是这样的，但我阅读了我拍摄这张照片的帖子，它声称在完成整个操作之后，我们会将输出（FC 层）提供给我们的网络，然后它将是我们的网络输入！ （正如你在照片中看到的），我认为这是一种误导。另一方面，我们说在 FC 层中，每个输入都连接到每个输出（在其他层中它们没有），所以如果这是真的，所有网络似乎都是 FC层 ！请跟我说清楚