详细介绍一下卷积神经网络中的全连接层

在卷积神经网络中，全连接层是一种常见的神经网络层类型。全连接层将前一层的所有神经元与本层的所有神经元相连，每个神经元都与前一层的所有神经元相连。这意味着每个神经元都可以接收到前一层的所有信息。全连接层通常位于网络的最后一层，用于将卷积层或池化层的输出映射到最终的输出类别。

全连接层通常使用矩阵乘法计算，其中输入向量被展平为一维向量，然后与权重矩阵相乘，再加上偏置项。最后的输出就是一个向量，其维度等于本层神经元的数量。输出向量中的每个元素都代表了对应类别的概率得分。在训练过程中，通过反向传播算法调整权重和偏置项，以最小化损失函数。

全连接层的一个缺点是参数量大，因为每个神经元都需要连接到前一层的所有神经元，这就意味着需要学习的权重参数数量非常庞大，因此在深度卷积神经网络中，全连接层的数量通常比较少。此外，全连接层的训练也比较耗时，因为需要学习大量的参数。