全连接层改变原来图像的像素值吗

全连接层（Fully Connected Layer）通常在神经网络中用于将前一层的特征映射转换为最终的分类结果。它并不直接改变输入图像的原始像素值，而是对每个像素点及其周围的信息进行全局计算。在处理图像数据时，通常是在卷积层之后，通过池化层减小了空间维度的特征图会被展平成一维向量，然后传递到全连接层，每一神经元会接收到整个向量的输入并进行线性变换和激活函数的应用，生成新的权重和偏置，以表示高级别的抽象特征。