我遇到了一个具有以下配置的神经网络：（FCL = 全连接层）

• 输入层 – 一维，包含100个单元
• 第一层 – 一维FCL，包含512个单元
• 第二层 – 三维FCL，尺寸为aXbXc

据我所知，全连接层意味着它的每个单元都连接到前一层的每个单元。如果这是真的，那么第二层的FCL不是单维的，连接是如何建立的？我对这个多维FCL的工作方式感到非常困惑。

回答：

aXbXc 并不意味着密集层有三个维度。它只是通过将 a、b 和 c 相乘得到一个单一的数字，用来确定该密集层的尺寸。

根据提供的链接：

model.add(Dense(dim * dim * depth))

如果 dim 是10，depth 是20，那么结果就是 10 * 10 * 20，这与

model.add(Dense(2000))

相同。