全连接层的作用_全连接做了什么

🌟 在深度学习领域，全连接层（Fully Connected Layer）是神经网络中一个非常重要的组成部分。它位于卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）之后，用于将前面的特征图转换为最终的输出结果。

🔍 全连接层的主要作用是对输入数据进行线性变换，然后通过激活函数（如ReLU、Sigmoid等）进行非线性映射。这种变换可以理解为对输入数据进行了高维空间中的线性组合，使得模型能够捕捉到更复杂的特征关系。

💡 具体来说，全连接层会对每个输入节点与所有输出节点建立连接，并计算出相应的权重和偏置。通过这种方式，全连接层能够将前一层的特征图转化为具有更高抽象层次的特征表示，从而实现分类、回归等任务。

🎯 总之，全连接层在神经网络中扮演着至关重要的角色，它不仅能够捕捉到复杂的数据特征，还能为后续的任务提供更加准确的预测结果。