飞桨的全连接层有什么作用

飞桨的全连接层（Fully Connected Layer）是神经网络中最基本的层之一。它的作用是将输入的特征进行线性组合，生成新的特征表示，从而将原始特征空间映射到新的特征空间中。全连接层通常紧跟在卷积层或池化层后面，用于对经过卷积或池化后的特征进行处理和提取更高层次的特征。

全连接层的输入是一个向量，每个元素代表一个特征的值，输出也是一个向量，每个元素代表了新的特征的值。全连接层中的每个神经元都与前一层中的每个神经元相连，因此它能够捕捉到特征之间的复杂关系，从而提高模型的表现力。

在深度学习中，全连接层广泛应用于图像分类、目标检测、自然语言处理等领域。