卷积网络中全连接层是什么

在卷积神经网络（CNN）中，卷积层和池化层通常用于提取图像特征，而全连接层则用于将这些特征组合成最终的输出。全连接层是指每个输入神经元都与输出神经元相连的一层神经网络。在CNN中，全连接层通常位于网络的末尾，用于将卷积层和池化层提取的特征映射转换为最终的分类结果或预测结果。全连接层的每个神经元都对应于一个类别或预测结果，并输出每个类别的得分或概率。在训练过程中，全连接层的权重通常通过反向传播算法进行学习。