CNN网络提取哪层输出作为最后提取的特征为宜？

     在使用CNN提取特征时，到底使用哪一层的输出作为特征呢？很多人会说：“当然是最后一个全连接层了！，这有什么问题？”

    这还真有问题！我相信有很多人和我一样走入了一个误区，认为最后一个全连接层的输出连接最后的分类器，那么最后一个全连接层的输出当然是最后提取的特征了。知道昨天我读了一篇论文才恍然大悟，原来这样是错的！正确的答案是倒数第二个全连接层的输出才是最后要提取的特征。

   原因：最后一个全连接层的输出维度，在设计时是和训练样本的类别数一致的，比如你的训练要本有2622类，那么在设计最后的分类器时要有2622个输入，则最后一个全连接层的输出也是2622维的。这样最后一个全连接层的输出维度就和训练样本有了密切的关系，因此把它作为最后的特征显然不合适。

   注意：以上只是我的个人理解，如有不对之处，感谢指正！