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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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