[ML] [CNN] Relier la partie fully-connected à plusieurs couches de la partie CONV ?

Salut à tous !

Je me suis demandé quelque chose: est il possible de relier la partie fullyconnected d’un CNN non pas qu’à la dernière couche de convolution mais AUSSI à celles qui sont "plus haut" du réseau ? L’idée étant d’avoir plus de feature pour l’apprentissage. Je n’ai rien trouvé sur google, mais je ne voit pas trop quels mot clés tester

Merci d’avance si vous avez des infos !

Je ne suis pas certain de bien comprendre la question.

Est-ce que la question est de savoir si l’on peut "sauter" une couche du réseau ?

Comme ça, par exemple, entre $L_0$ et $L_8$ ?

C’est cela, mais en particulier relier la première couche de "full-connection" non pas qu’aux feature maps de la dernière couche de convololutions, mais aussi à des feature maps plus haut dans le réseau.

Oui, c’est possible, mais la question est plutôt : est-ce pertinent ?

Par exemple, la première couche de convolutions constitue des filtres simples, qui permettent par exemple de trouver des bords, des lignes, bref, des motifs très simples. Les relier à la couche fully connected n’est peut-être pas intéressant.

Justement c’est mon point : dans un cadre de "deep learning", est-ce que trop d’abstractions ne risquent pas d’enlever des features plus simples mais qui pourraient être pertinentes ?

Je n’ai pas trouvé d’info dessus sur les papiers que j’ai survolé…

Merci beaucoup !