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全連接層
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https://books.google.com.tw/books?id=HpLzDwAAQBAJ&pg=PA266&lpg=PA266&dq=%E5%85%A8%E9%80%A3%E6%8E%A5%E5%B1%A4&source=bl&ots=zVyYqKQppp&sig=ACfU3U2JwS5-c8PymjT_djjH9FT6BsFqSw&hl=zh-TW&sa=X&ved=2ahUKEwjWzNmV9v_7AhUoR2wGHfpZB7MQ6AF6BQimAhAD
Si-EYE深度學習與卷積神經網路-圖像檢測原理與應用
... 差異在於 SegNet 沒有全連接層,而全連接層所編碼的資訊過於抽象,解碼以後會引入大量雜訊。因此 SegNet 可以獲得更好的分割效果,同時又減少了(全連接層的)參數量。
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「全連接層」
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