在深度学习领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）的应用越来越广泛。有参卷积（FullyConnectedConvolution，FC）和无参卷积是两种常见的卷积方式。究竟什么是有参FC，什么是无参FC？它们之间有何区别？**将为您一一揭晓。

一、有参FC

1.有参FC，即全连接卷积，是一种将卷积层与全连接层结合的卷积方式。

2.在有参FC中，每个卷积核都包含参数，这些参数在训练过程中会进行更新。

3.有参FC适用于处理固定尺寸的输入，如图像分类任务。

二、无参FC

1.无参FC，即无参数卷积，是一种无需学习参数的卷积方式。

2.在无参FC中，卷积核的参数是固定的，不会在训练过程中更新。

3.无参FC适用于处理可变尺寸的输入，如图像分割任务。

三、有参FC与无参FC的区别

1.参数数量：有参FC需要学习大量的参数，而无参FC无需学习参数。

2.计算复杂度：有参FC的计算复杂度较高，而无参FC的计算复杂度较低。

3.适用场景：有参FC适用于固定尺寸的输入，而无参FC适用于可变尺寸的输入。

四、如何选择有参FC和无参FC

1.根据任务需求：若任务是图像分类，则可选择有参FC；若任务是图像分割，则可选择无参FC。 2.考虑计算资源：若计算资源有限，则可选择无参FC；若计算资源充足，则可选择有参FC。

有参FC和无参FC是两种常见的卷积方式，它们在参数数量、计算复杂度和适用场景上存在差异。在实际应用中，我们需要根据任务需求和计算资源来选择合适的卷积方式。希望**能帮助您更好地理解有参FC和无参FC的区别，为您的深度学习项目提供参考。