全连接和卷积神经网络

全连接神经网络和卷积神经网络都是深度学习中常用的模型，但它们的结构和应用场景有所不同。

全连接神经网络是指网络中的每个神经元都与上一层的所有神经元相连，每个连接都有一个权重。全连接网络适用于输入数据维度较小的情况，如图像分类中的手写数字识别。

卷积神经网络则是通过卷积操作来提取特征，可以有效地处理图像、语音等高维数据。卷积神经网络中的卷积层会对输入数据进行卷积操作，提取出不同的特征，而池化层则会对特征图进行降采样，减少参数数量和计算量。

相比之下，全连接神经网络的参数数量较多，容易过拟合，而卷积神经网络则可以通过共享权重来减少参数数量，提高模型泛化能力。