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ディープラーニングの手法

全結合層 | JDLA Deep Learning for GENERAL(G検定)

全結合層とは

全結合層は各入力ユニットを各出力ユニットへ接続し、重み付き和と活性化を計算する層です。

具体例

空間構造を直接利用する畳み込み層と比べ、パラメータ数が増えやすい特徴があります。

もう少し詳しく

この用語は単独で暗記せず、目的、入力、処理、結果、適用できない境界の順に説明できるようにします。実務では前提条件と評価基準を明記し、期待した結果と実測結果を区別します。
似た用語を見分けるときは、誰が何を判断するのか、いつ実施するのか、成果物が何かを比較します。名称だけで結論を出さず、問題文に示された条件へ定義を当てはめることが重要です。

試験でのポイント