全连接层之前的其他层综合作用是提取特征全连接层的作用是分类能够将样本从特征空间映射到标签。在全连接层计算中将一维特征向量和包含一个元素的卷积核相乘输出分类的结果。换个说法

，全连接层之前的卷积层、池化层等层次，可以理解为特征提取器，将原始图像转换为一系列特征图，而全连接层则将这些特征图映射到对应的标签，完成分类任务。全连接层通过将特征向量与权重矩阵相乘，再加上偏置项，得到分类结果。因此，全连接层在卷积神经网络中扮演着重要的角色。

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