全连接层的作用。

全连接层是神经网络中的一种层，其作用是将上一层的所有神经元与当前层的所有神经元相连接，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，这些权重就是需要被训练的参数。全连接层的输出是一个向量，通常用于分类任务或回归任务中。全连接层的作用是将输入数据进行线性转换，然后通过激活函数进行非线性变换，从而得到最终的输出结果。全连接层在深度学习中被广泛应用，如在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域中。