标准CNN中完全连接的层数

Question

我有个问题是针对CNN的一些基础知识的。我看到了各种CNN网络，如AlexNet，GoogLeNet和LeNet。

我在很多地方读到，AlexNet有3个完全连接的层，每个层有4096层、4096层、1000层。包含1000个节点的层是分类层，每个神经元代表每个类。

现在我遇到了GoogLeNet。我读到了它的架构这里。它说GoogLeNet有0层FC层。然而，您确实需要1000个节点层在最后激活Softmax来完成分类任务。所以在这里，最后一层没有被当作FC处理？

另外，LeNet-5中FC层的数量是多少？

有点困惑。任何帮助或线索都将不胜感激。

Answer 1

在LeNet-5中有两个完全连接的层.如“梯度学习在文档识别中的应用”图2所示：

Answer 2

我刚刚检查了最初的初始网络文件(GoogLeNet) 这里，它在softmax之前确实有一个完全连接的层。