连续定义两个全连接层的意义

在深度学习中，全连接层是指神经网络中的一种基本结构，也称为密集连接层。一个全连接层将输入数据的所有元素都连接到输出数据的每个元素，可以看作是一个线性变换。连续定义两个全连接层，意味着将两个线性变换串联起来，即将第一个全连接层的输出作为第二个全连接层的输入，从而实现更加复杂的非线性变换。这样做的目的是提高神经网络的表达能力，使其能够学习更加复杂的模式和规律。同时，使用多个全连接层也可以增加模型的深度，从而提高模型的性能。