flatten层和全连接层

嗯，"flatten" 层和 "全连接" 层是神经网络中常见的两种层。

"flatten" 层是用于将多维输入数据转换为一维向量的层。在卷积神经网络（CNN）中，通常在卷积层和全连接层之间使用 flatten 层。它可以将多维的图像、特征图或张量展平为一维向量，以便后续的全连接层能够处理。通常情况下，flatten 层没有任何参数，只是简单地将输入数据重新排列。

全连接层（也称为密集连接层或线性层）是神经网络中最基本的层之一。它的每个神经元都与前一层的所有神经元相连。全连接层接收来自前一层的输入，并将其与权重相乘，再加上偏差（偏置），并通过激活函数进行非线性转换。全连接层通常用于处理高级特征提取和分类任务。

总结一下，flatten 层用于将多维输入数据展平为一维向量，而全连接层用于处理展平后的向量，进行特征提取和分类等任务。它们在深度学习中起到了重要的作用。