全连接

全连接是神经网络中的一种特殊结构，其中每个神经元都与前一层和后一层的所有神经元相连。这种连接方式使得信息在网络中流动更加顺畅，但也增加了模型的复杂性和过拟合的风险。全连接层通常用于处理具有固定大小的输入数据，如图像、音频等。在深度学习中，全连接层常被用作网络的最后几层，以实现对输入数据的高级抽象和分类。然而，由于其计算复杂度高，全连接层在处理大规模数据集时可能会遇到性能瓶颈。因此，研究人员正在探索使用其他类型的连接结构，如卷积神经网络和循环神经网络，以提高模型的效率和泛化能力。