什么是全连接层（Fully Connected Layer）

什么是全连接层

全连接层（Fully Connected Layer），也称为密集层（Dense Layer），是神经网络中的一种常见层类型。其主要特点是每个神经元都与前一层的所有神经元相连，形成一个全连接的网络结构。这种连接方式使得每个输入特征都能影响到每个输出特征，从而实现对输入特征的全面整合和处理。

在实际应用中，全连接层通常位于卷积神经网络（CNN）的最后几层，用于将前面几层提取到的特征映射到样本标记空间，从而完成分类或回归任务。例如，在图像分类任务中，全连接层会将卷积层和池化层提取的特征整合起来，形成最终的分类结果。

全连接层的计算过程包括线性变换和非线性变换两个部分。首先，输入特征通过权重矩阵进行线性变换，然后加上偏置项，最后通过激活函数引入非线性特性。由于全连接层的每个神经元都与前一层的所有神经元相连，因此其参数量通常较大，容易导致过拟合问题。

全连接层在深度学习中扮演着重要的角色，尤其是在需要将复杂特征映射到输出结果的任务中，如图像分类、自然语言处理等。