全连接层的概念，作用，特点，常用函数的特点以及注意事项

全连接层（Fully Connected Layer），也称为密集连接层或全连接层，是神经网络中最基本的一种层类型。全连接层的作用是将输入层或前一层的所有神经元与当前层的所有神经元都连接起来，每个输入神经元都与当前层中的所有神经元相连，每个连接都有一个权重。全连接层的输出是当前层中每个神经元的加权和，再加上偏置值，通过激活函数进行激活。

全连接层的特点是参数量较多，计算量较大，但是具有较强的表达能力，可以逼近任何非线性函数。全连接层的常用函数包括sigmoid函数、ReLU函数、tanh函数等。

常用函数的特点如下：

1. sigmoid函数：将输入的实数映射到0~1之间的概率值，但是存在梯度消失问题。

2. ReLU函数：对于输入的负数部分输出0，对于正数部分直接输出，避免了梯度消失问题，但是存在神经元死亡问题。

3. tanh函数：将输入的实数映射到-1~1之间的区间，相对于sigmoid函数而言具有更强的表达能力。

注意事项：

1. 全连接层的参数量很大，容易过拟合，需要进行正则化操作。

2. 在深层网络中，全连接层容易导致梯度消失或梯度爆炸问题，需要进行梯度裁剪或使用其他类型的层。

3. 全连接层的输入需要进行批量归一化，以提高网络的训练速度和准确率。