CNN中的全连接层

CNN中的全连接层是指将卷积层或池化层的输出结果展开成一维向量后，将其与权重矩阵进行矩阵乘法运算，再加上偏置项，最后通过激活函数得到输出结果的一层神经网络层。全连接层的作用是将卷积层或池化层提取到的特征进行组合和筛选，得到更高层次的抽象特征，从而实现更精确的分类和识别。全连接层也是传统神经网络的核心层之一，但在CNN中通常只在最后几层使用。