cnn卷积神经网络全连接层

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像处理和计算机视觉任务的深度学习模型。与传统的全连接神经网络不同，CNN 通过卷积层和池化层的组合构建了一种特殊的神经网络结构，可以有效地提取图像中的特征信息。而全连接层则是将卷积层和池化层提取到的特征进行分类或回归预测的关键部分。

全连接层一般位于 CNN 的最后一层，它的输入是经过多个卷积层和池化层处理后得到的特征图，输出则是一个标量或者一个向量，用来表示图像的类别或回归值。全连接层与传统的神经网络相似，每个神经元都与上一层的所有神经元相连，通过神经元之间的权重调整来实现特征的分类或回归。

值得注意的是，全连接层的参数数量很大，容易导致模型过拟合的问题。因此，在实际应用中，我们通常会采用一些正则化方法来避免过拟合，如 Dropout，L1/L2 正则化等。此外，还可以通过引入卷积层和池化层等结构来减少全连接层的参数数量，提高模型的泛化能力。