详细介绍卷积神经网络全连接层

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的神经网络模型。CNN 中的全连接层（Fully Connected Layer）通常作为网络的输出层，用于将卷积层和池化层提取的特征进行分类或回归。

全连接层中的每个神经元与上一层的所有神经元都相连，因此全连接层的权重参数非常多，容易导致过拟合。为了避免过拟合，在全连接层中通常会添加正则化（如 L1 或 L2 正则化）或者使用 Dropout 技术。

在 CNN 中，全连接层通常是最后一层，输出层的节点数等于分类的类别数。例如，在图像分类任务中，输出层的节点数等于图片类别数。全连接层的输出结果经过 Softmax 函数处理，将输出值转换为对应类别的概率分布。

在训练过程中，通常使用交叉熵损失函数来计算网络输出和真实标签之间的差异，然后通过反向传播算法来更新网络参数。在测试过程中，只需要将输入数据经过前向传播，得到模型输出的概率分布，然后选择概率最大的类别作为预测结果。