为什么我们称CNN中的全连接层为“顶层”?

我阅读了一些关于卷积神经网络的论文,发现几乎所有的论文都将普通CNN中的全连接层称为“顶层”。

然而,正如大多数论文所展示的,典型的CNN具有自顶向下的结构,而全连接层通常在其后接一个softmax分类器,被放置在网络的底部。那么,为什么我们称它们为“顶层”呢?这是不是一种惯例,还是有我不知道的其他考虑因素?


回答:

我认为这只是个人喜好的问题,但称之为“顶层”与神经网络中“头部”的概念有关。人们说“分类头”和“回归头”,指的是神经网络的输出层(这种术语在tf.estimator.Estimator中使用,也可参见这里这里的讨论)。如果你这样看,头部之前的层就是顶层,而输入层则是底层。无论如何,当提到“顶层”时,你应该仔细核实具体指的是哪些层。

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