介绍一下卷积神经网络中的全连接层

在卷积神经网络（CNN）中，全连接层是网络的最后一层，用于将前面所有卷积层和池化层输出的特征图进行压缩和分类。全连接层的作用是将前面输出的多维特征图展平成一维向量，并将其输入到一个完全连接的神经网络中，进行分类或回归等任务。

全连接层中的每个神经元都与上一层的所有神经元相连，每个神经元的输出值是上一层所有神经元的输出值的线性组合。因此，全连接层的权重矩阵是一个二维矩阵，其中每一行为一个神经元的权重向量。

全连接层的输出通常会通过激活函数进行非线性变换，然后传递给输出层。在分类任务中，输出层通常是一个 softmax 层，将输出的概率值映射到各个类别上。

需要注意的是，全连接层的参数量很大，会增加模型的复杂度和训练时间，因此在实际应用中，常常会采用一些技巧来减少全连接层的参数量，比如使用卷积层代替全连接层等。