全连接层概念归纳

全连接层（Fully Connected Layer）是神经网络中最基本的层之一，也是最常用的层之一。全连接层将前一层所有节点都与当前层的每一个节点相连接，每个连接都有一个权重和一个偏置项。通过权重和偏置项的调整，全连接层可以学习到输入数据的特征，从而实现对输入数据的分类、回归和预测等任务。

全连接层通常用于神经网络的最后一层，用于将神经网络的输出转化为预测值。在卷积神经网络中，全连接层也可以用于将卷积层的输出转化为预测值或分类结果。

全连接层的输出可以通过激活函数进行处理，以增加神经网络的非线性能力。常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh等。在深度神经网络中，全连接层通常需要进行批量归一化（Batch Normalization）操作，以加快网络的训练速度和提高网络的泛化能力。

总之，全连接层是神经网络中最基本、最常用的层之一，是实现神经网络的分类、回归和预测等任务的关键组成部分。