全连接层是不是神经网络的最后一层

全连接层并不是神经网络的最后一层，它是指神经网络中的一种常见结构，也叫做全连接层（fully connected layer）或者稠密层（dense layer）。在神经网络中，全连接层通常是用来将前面所有层的输出汇总成一维向量的形式，以便在下一层中进行处理和分类[^1]。在某些神经网络架构中，全连接层可能是神经网络的最后一层，例如经典的前馈神经网络（feedforward neural networks），但是在其他类型的神经网络中，例如卷积神经网络（convolutional neural networks）和循环神经网络（recurrent neural networks）中，全连接层通常被用于前向传递（forward pass）的前几层或者中间层中。

因此，可以说全连接层是神经网络中的一种常见结构，但并不是神经网络的最后一层。神经网络的最后一层通常是根据具体的任务和网络架构进行设计，例如二分类问题中常用的sigmoid激活函数或softmax激活函数的输出层，或者回归问题中的线性输出层等。

参考文献：
[^1]: Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning (Vol. 1, No. 2). MIT press.