全连接层

全连接层是神经网络中的一种特殊类型的层，它包含所有输入特征与输出特征之间的完全连接。在全连接层中，每个输入节点都与每个输出节点相连，并且每个连接都有一个权重。这些权重在训练过程中通过反向传播算法进行优化，以最小化预测值与实际值之间的误差。全连接层通常用于处理具有固定大小的向量数据，如图像或文本。它们可以用于执行各种任务，包括分类、回归和聚类。全连接层的优点是它们能够捕捉到输入特征之间的复杂关系，但缺点是计算成本较高，尤其是在处理大型数据集时。