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news 2025/8/14 15:46:33

天津品牌网站建设公司,站长之家排行榜,韶关市开发区建设局网站,网站后期维护协议全连接网络和全卷积网络不一样以下是对两者的正确解释和代码示例： 1. 全连接网络（Fully Connected Network） 全连接网络使用的是线性层（nn.Linear），也就是我们常说的“全连接层”。它是用于将每一个输入…

全连接网络和全卷积网络不一样

以下是对两者的正确解释和代码示例：

1. 全连接网络（Fully Connected Network）

全连接网络使用的是 线性层（nn.Linear），也就是我们常说的“全连接层”。它是用于将每一个输入节点与输出节点直接连接的网络结构。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass FullyConnectedNetwork(nn.Module):def __init__(self, input_size=128, hidden_size=64, output_size=10):super(FullyConnectedNetwork, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)  # 全连接层1self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) # 全连接层2self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size) # 全连接层3def forward(self, x):x = F.relu(self.fc1(x))  # 激活函数x = F.relu(self.fc2(x))x = self.fc3(x)          # 输出层return x# 测试
model = FullyConnectedNetwork()
input_data = torch.randn(32, 128)  # 输入为 (batch_size, 输入特征维度)
output = model(input_data)
print(output.shape)  # 输出形状: (32, 10)

这里的 nn.Linear 代表全连接层，每个神经元都与下一层的每个神经元直接相连。

2. 全卷积网络（Fully Convolutional Network）

全卷积网络则使用的是 卷积层（nn.Conv2d），适用于图像或空间数据处理，不使用 nn.Linear。卷积层的好处在于可以捕获空间结构特征，同时能处理任意大小的输入。

以下是一个简单的全卷积网络示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass FullyConvolutionalNetwork(nn.Module):def __init__(self):super(FullyConvolutionalNetwork, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, padding=1)  # 卷积层1self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, padding=1) # 卷积层2self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=10, kernel_size=3, padding=1) # 卷积层3def forward(self, x):x = F.relu(self.conv1(x))  # 激活函数x = F.relu(self.conv2(x))x = self.conv3(x)          # 输出层return x# 测试
model = FullyConvolutionalNetwork()
input_data = torch.randn(32, 3, 64, 64)  # 输入为 (batch_size, 通道数, 高, 宽)
output = model(input_data)
print(output.shape)  # 输出形状: (32, 10, 64, 64)