深度学习CNN 网络中末端FC层是什么

在深度学习CNN网络中，FC层是指全连接层（Fully Connected Layer）。通常，在CNN网络的前几层中，会使用卷积层和池化层来提取输入图像的特征；而在网络的末端，会使用一个或多个全连接层来将这些特征映射到输出类别上。

全连接层通常由多个神经元组成，每个神经元都与前一层的所有神经元相连。在训练过程中，神经网络通过调整每个神经元之间的权重来学习输入特征与输出类别之间的关系。在分类任务中，全连接层的输出通常是一个概率向量，表示输入图像属于不同类别的概率值。