卷积神经网络Dense

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和Dense层（全连接层，Fully Connected Layers）是深度学习中两个重要的概念。

CNN常用于处理图像等二维数据，可以通过卷积操作提取特征，具有平移不变性和局部感受野的特点。CNN通常包括卷积层、池化层和全连接层等组件。其中，池化层用于降维和提取更为抽象的特征，全连接层则用于将卷积层输出的特征向量转化为分类或回归的结果。

Dense层是一种常用的全连接层，其每个神经元与上一层的所有神经元相连。Dense层通常用于处理一维数据，如文本等序列数据。在深度学习模型中，Dense层通常作为最后一层，用于将模型的输出映射到目标空间。

在实际应用中，CNN和Dense层常常被结合使用，例如在图像分类任务中，CNN用于提取图像特征，Dense层用于将特征向量映射到各个类别的概率分布。