卷积神经网络中的Flatten()层和Dense()层有什么不同？

在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中，Flatten()层和Dense()层是两种常见的层类型，它们在网络结构和功能上有一些不同。

1. Flatten()层：
   • 概念：Flatten()层用于将输入数据展平为一维向量，即将多维的输入数据转换为一维的形式。
   • 功能：该层没有可学习的参数，只是对输入数据进行形状变换，将多维的输入数据转换为一维向量，以便后续的全连接层进行处理。
   • 应用场景：Flatten()层通常用于将卷积层的输出数据展平后连接到全连接层，实现卷积层和全连接层之间的过渡。
   • 推荐的腾讯云相关产品：腾讯云AI智能图像处理（https://cloud.tencent.com/product/aiimageprocess）

• Dense()层：
  • 概念：Dense()层是全连接层，也称为密集连接层或者全连接层。它的每个神经元与前一层的所有神经元相连接。
  • 功能：该层具有可学习的权重和偏置参数，可以学习输入数据的复杂模式和特征之间的关系。
  • 应用场景：Dense()层通常用于在卷积神经网络的最后一层或者中间层进行分类、回归等任务，对输入数据进行全局的特征提取和处理。
  • 推荐的腾讯云相关产品：腾讯云AI智能图像处理（https://cloud.tencent.com/product/aiimageprocess）

总结： Flatten()层用于将多维输入数据展平为一维向量，没有可学习的参数，主要用于卷积层和全连接层之间的过渡；Dense()层是全连接层，具有可学习的权重和偏置参数，用于学习输入数据的复杂模式和特征之间的关系。两者在功能和应用场景上有所不同，但都是卷积神经网络中重要的组成部分。