卷积神经网络中的全连接层作用

在卷积神经网络中，全连接层通常用于最后一层，主要用于将卷积层和池化层输出的特征图进行扁平化处理，然后将它们连接到一个全连接层，以便进行分类或回归等任务。

具体来说，全连接层将每个神经元连接到前一层的所有神经元，这样可以利用前一层的所有特征来生成最终的输出。全连接层通常包含一些线性和非线性激活函数，以便对输入进行加权和激活处理，从而生成最终的输出结果。

在卷积神经网络中，全连接层通常需要大量的参数，因此在深层网络中容易出现过拟合的问题。因此，为了避免这种情况，通常会在全连接层之前添加一些正则化技术，例如dropout等。