卷积网络全连接层作用

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）通常在图像识别、计算机视觉和自然语言处理等任务中表现出色。CNN中的全连接层是网络的最后一部分，它在传统神经网络结构中也有应用，但在卷积网络中主要用于将之前经过一系列卷积和池化操作后的特征图转换为分类或回归所需的最终决策。

全连接层的作用主要体现在以下几个方面：
1. **分类：** 全连接层将前面卷积层捕获的局部特征进行全局整合，每一层神经元都与前一层的所有神经元相连，形成一个密集的连接结构，这有助于学习输入数据的全局特征和高级抽象信息。
2. **输出映射：** 它将前面层的高维特征向量展平为一维向量，并通过权重矩阵进行线性变换，生成对应的类别得分。这些得分通过softmax激活函数转换为概率分布，用于识别任务中的最可能类别。
3. **参数调整：** 全连接层的权重和偏置参数数量相对于输入维度较大，使得网络具有足够的灵活性以适应不同任务和数据集的复杂度。