刚才让你使用c++实现lenet-5，你输出到定义全连接操作这里就停止了，继续输出

好的，让我们继续实现 LeNet-5 的全连接层操作。

我们首先需要定义全连接层的权重参数，即权重矩阵和偏置向量。在 LeNet-5 中，全连接层有 120 个神经元，每个神经元与之前的卷积层的特征图都有连接，因此权重矩阵的大小为 [120, 84]，其中 84 是上一层的输出特征图的大小。

// Define fully connected layer parameters
float fc1_weights[120][84];
float fc1_bias[120];

接下来，我们需要实现全连接层的前向传播操作。在这里，我们需要将上一层的特征图展平成一维向量，然后进行矩阵乘法和加偏置的操作，最后通过激活函数进行非线性映射。在 LeNet-5 中，全连接层使用的激活函数是 sigmoid 函数。

// Flatten the previous layer's output
float flattened[84];
int index = 0;
for (int i = 0; i < 14; i++) {
    for (int j = 0; j < 6; j++) {
        flattened[index] = maxpool2_output[i][j];
        index++;
    }
}

// Compute the output of the fully connected layer
float fc1_output[120];
for (int i = 0; i < 120; i++) {
    fc1_output[i] = fc1_bias[i];
    for (int j = 0; j < 84; j++) {
        fc1_output[i] += fc1_weights[i][j] * flattened[j];
    }
    fc1_output[i] = 1.0 / (1.0 + exp(-fc1_output[i]));
}

这样，我们就完成了 LeNet-5 的全连接层操作。接下来可以将这个输出传递给最后一层的全连接层，然后进行 softmax 操作来得到最终的分类结果。