深度学习中的全连接层

全连接层是深度学习中一种常见的神经网络层，也被称为密集连接层或者全连接层。它的作用是将输入层的每个神经元与输出层的每个神经元都连接起来，实现全局的信息传递和特征提取。

在全连接层中，每个输入神经元都与输出层的每个神经元有连接，并且每个连接都有一个权重。这意味着全连接层可以学习到输入特征与输出结果之间的复杂非线性关系。全连接层通常用于处理图像、文本等高维数据，能够提取出更高级别的特征。

在深度学习中，全连接层通常作为神经网络的最后一层，用于将前面的卷积层或者池化层提取到的特征进行分类或回归。全连接层的输出可以通过激活函数进行非线性变换，常见的激活函数包括ReLU、Sigmoid和Tanh等。

全连接层的参数量较大，容易导致过拟合问题。为了缓解过拟合，可以在全连接层后面添加正则化技术，如Dropout或者L2正则化。