python中，什么叫做全连接层

在Python的深度学习框架中，如TensorFlow或PyTorch，全连接（Fully Connected，FC）层是一种常见的神经网络层，特别是在前馈神经网络中。这种层也被称为密集连接层或Dense层。在全连接层中，每个输入神经元都会与上一层的所有神经元相连，形成一个完整的权重矩阵。

具体来说，全连接层的工作原理如下：
1. 输入向量：每一层的每个神经元都接收来自前一层所有神经元的输入信号。
2. 权重和偏置：每个神经元都有自己的权重和偏置值，用于调整输入信号的强度。
3. 计算输出：对每个输入节点，应用权重和加上偏置，然后通过一个激活函数（如ReLU、sigmoid或tanh）计算出该神经元的输出。
4. 处理非线性：这一步确保了模型能够处理非线性问题，这是许多机器学习任务所必需的。

在训练过程中，全连接层用于学习从输入数据到输出的复杂映射，例如图像分类、文本生成等任务。