卷积神经网络中的特征提取和分类：全连接层的关键作用

卷积层和池化层在全连接层之前起到特征提取的作用，将原始图像转换成一系列特征图。全连接层则将这些特征图映射到相应的标签，以完成分类任务。在全连接层中，通过将特征向量与权重矩阵相乘并加上偏置项，得到分类结果。

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