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请问卷积神经网络中卷积网络和后面的全连接网络的分工是什么？

卷积神经网络一般前面几层是卷积层，后面是全连接层，请问这两层的分工是什么？卷积层是为了找特征？全连接层是为了进行识别参数的训练？也就是说卷积层是用来自动找特征的？有没有哪篇文章具体讲具体过程的，谢谢！
2017-01-09 添加评论
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    alex68 - 一般不扯淡~

    赞同来自: dragon518 、haddis3

    本质上，二者都是为了做特征提取。
    卷积层保留了空间上的位置关系，适合在图像上提取特征。
    全连接层也就是多层感知机，是把底层的特征映射到一个关于类别的概率分布上，你可以把他当成一个分类器。
    当然也有不用全连接层的。
    2017-01-10 2 0
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    NianH - caffe学习

    赞同来自:

    卷积层可以通过共享权值的方法对输入数据“多次初始化“，逐层提取基础特征图及其组合特征，和传统的仅仅是全链接层相比，计算量可以大幅度下降
    2017-02-03 0 0
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