以VGG-16为例，对224x224x3的输入，最后一层卷积可得输出为7x7x512，如后层是一层含4096个神经元的FC，则可用卷积核为7x7x512x4096的全局卷积来实现这一全连接运算过程，其中该卷积核参数如下：

“filter size = 7, padding = 0, stride = 1, D_in = 512, D_out = 4096”

经过此卷积操作后可得输出为1x1x4096。

如需再次叠加一个2048的FC，则可设定参数为“filter size = 1, padding = 0, stride = 1, D_in = 4096, D_out = 2048”的卷积层操作。

编辑于 2017-09-20

作者：魏秀参
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1.Dropout说的简单一点就是我们让在前向传导的时候，让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作。

2.输入数据的尺寸是6 * 6 * 256，采用6 * 6 * 256尺寸的滤波器对输入数据进行卷积运算；每个6 * 6* 256尺寸的滤波器对第六层的输入数据进行卷积运算生成一个运算结果，通过一个神经元输出这个运算结果；共有4096个6 * 6 * 256尺寸的滤波器对输入数据进行卷积运算，通过4096个神经元输出运算结果；

3.这4096个运算结果通过relu激活函数生成4096个值；

4.在dropout中是说在训练的以1/2概率使得隐藏层的某些neuron的输出为0，这样就丢到了一半节点的输出，BP的时候也不更新这些节点。通过drop运算后输出4096个本层的输出结果值
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