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在卷积神经网络（CNN）中，2维卷积层和全连接层有哪些区别？

[不定项选择题]
在卷积神经网络（CNN）中，2维卷积层和全连接层有哪些区别？ 
  • 卷积层用于提取局部特征，全连接层用于整合全局信息
  • 卷积层通常用于处理图像等二维数据，全连接层可以处理任意维度的数据
  • 卷积层的参数共享，全连接层的参数独立
  • 卷积层通常使用ReLU等激活函数，全连接层也可以使用
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找工作不如给帝皇效忠头像 找工作不如给帝皇效忠
全连接层能处理任意维度的数据？那全卷积网络干什么的
发表于 2025-09-15 13:36:30 回复(0)
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问题信息

深度学习
来自：2024年秋招-蚂蚁集...
难度：
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