卷积神经网络的全连接层

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，通常用于图像识别、分类、分割等任务。CNN 的基本结构由卷积层、池化层和全连接层组成。

全连接层是 CNN 中的一种常见层类型，它通常紧跟在卷积层和池化层之后，用于将卷积层和池化层输出的特征图转换成分类结果或回归结果。全连接层的每个神经元都与前一层的所有神经元相连，因此也称为稠密层（Dense Layer）。

在卷积层和池化层之后，全连接层通常会将特征图展开成一维向量，然后通过多个全连接层进行分类或回归。全连接层通常采用激活函数进行非线性变换，例如ReLU激活函数、sigmoid激活函数等。

在卷积神经网络中，全连接层的作用是将卷积层和池化层中提取的特征转换成分类或回归结果，它是模型输出的最后一层。