介绍卷积神经网络的全连接层

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种用于图像处理、语音识别和自然语言处理等领域的深度学习模型。CNN 主要由卷积层、池化层和全连接层组成。全连接层是 CNN 的最后一层，也是将 CNN 输出的特征向量映射到分类标签的层。

在 CNN 中，卷积层和池化层的作用是从输入数据中提取出特征信息，输出的是一个特征图（feature map）。全连接层的作用是将特征图转换为分类标签。全连接层将特征图拉成一维向量，并将其输入到一个全连接的神经网络中，这个神经网络的结构通常是一个或多个全连接层，最后输出分类结果。

全连接层的每个神经元都与上一层的所有神经元相连，这种全连接的结构使得全连接层的参数数量很大，容易导致过拟合。因此，在实际应用中，通常会使用一些正则化技术，如 Dropout 和 L2 正则化等，来减少过拟合的风险。