Caffe中的卷积层和全连接层有什么区别

卷积层和全连接层是深度学习神经网络中常用的两种层。它们之间的主要区别在于其操作对象和操作方式。卷积层（Convolutional Layer）：卷积层主要用于处理图像等具有空间结构的数据。在卷积层中，通过卷积操作，使用卷积核（filter）从输入数据中提取特征。卷积操作可以保留局部空间信息，并且具有参数共享的特性，可以减少模型的参数数量。卷积层在深度学习中被广泛应用于图像分类、目标检测等任务。全