全连接模型

全连接模型是一种在神经网络中常见的结构，它的特点是网络中的每个神经元都与前一层和后一层的所有神经元相连。这种模型可以捕捉到数据中的复杂模式和关系，因此在许多任务中都能取得良好的效果。然而，全连接模型也有其缺点，例如计算复杂度高、参数量大、容易过拟合等。为了解决这些问题，研究人员提出了许多改进的全连接模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。总的来说，全连接模型是深度学习领域中的基础模型之一，对于理解和掌握深度学习技术具有重要意义。