全连接层的作用是将前一层的所有神经元都连接到当前层的每个神经元，从而实现特征的提取和转换，进而实现更高层次的特征提取和分类。全连接层通常用于神经网络的最后一层，用于输出模型的预测结果。在深度学习中，全连接层也被称为密集层或仿射层。“丰富一下这段话”

全连接层是神经网络中非常重要的一层，它的作用是将前一层的所有神经元都连接到当前层的每个神经元，这样可以实现特征的提取和转换。这种连接方式可以使得模型更加灵活，因为每个神经元都可以根据前一层的所有神经元的信息来进行计算和输出。全连接层的参数也是整个网络中最多的，因为每个连接都需要一个权重参数和一个偏置参数。在深度学习中，全连接层也被称为密集层或仿射层，因为它的计算方式类似于仿射变换。全连接层通常用于神经网络的最后一层，用于输出模型的预测结果，比如分类、回归等任务。需要注意的是，全连接层容易过拟合，因此在设计神经网络时需要谨慎使用，可以采用正则化等方法来缓解过拟合问题。