全连接层与卷积层的区别

全连接层和卷积层是神经网络中常见的两种层。

全连接层：

全连接层的每个神经元都与前一层的每个神经元相连接，因此全连接层通常具有大量的可调参数，需要大量的计算资源。全连接层通常用于处理输入和输出，比如分类任务中的最后一层。

卷积层：

卷积层的神经元只与前一层的局部区域相连，而不是与前一层的每个神经元相连。卷积层的参数少，计算资源需求少，可以提取图像中的局部特征，比如边缘、角等。卷积层通常运用于处理图像、语音等信号数据。

总之，全连接层和卷积层都有各自的优点，它们的选择通常是根据具体的任务需求来决定的。