cnn卷积神经网络全连接层

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成。其中，卷积层和池化层主要负责特征提取和降维，而全连接层则用于分类。

全连接层是指网络中的每个神经元都与上一层中的所有神经元相连。在 CNN 中，通常在最后几层使用全连接层，将卷积层和池化层提取的特征映射进行展开，再通过多个全连接层进行分类。

全连接层具有很强的表达能力，但参数数量很大，容易导致过拟合，因此在实际应用中需要进行正则化等处理。同时，由于全连接层的计算量较大，会增加模型的训练和推理时间，因此在设计 CNN 时需要合理地选择全连接层的数量和位置。