deep-learning - resnet 有全连接层吗？

Question

在我的理解中，全连接层(简称 fc)用于预测。

例如，VGG Net 使用了 2 个 fc 层，它们都是 4096 维。 softmax 的最后一层具有与 num:1000 类相同的维度。



但是对于resnet，它使用了全局平均池化，并使用最后一个卷积层的池化结果作为输入。



但是他们还有一个fc层!这层真的是 fc 层吗？或者这一层只是将输入输入到一个特征向量中，哪个数字是类数？该层是否具有预测结果的功能？

总之，resnet和VGGnet有多少fc层？ VGGnet 的 1st 2nd 3rd fc 层有不同的功能吗？

Answer 1

VGG 有三层 FC 层，两层有 4096 个神经元，一层有 1000 个神经元，输出类别概率。

ResNet 只有一个 FC 层，其中 1000 个神经元再次输出类别概率。在 NN 分类器中，最好的选择始终是使用 softmax，一些作者在图中明确说明了这一点，而其他人则没有。