在神经网络的世界里，全连接层（Fully Connected Layer）就像是一位“知识整合者”。想象一下，你有一堆零散的信息碎片，比如颜色、形状、大小等特征，这些特征来自图片中的每个像素点。而全连接层的任务就是把这些碎片收集起来，进行综合分析，从而得出最终的结果。

简单来说，全连接层会将上一层的所有输出都作为输入，并通过一系列的权重和偏置参数，计算出新的输出值。这就好比把你的所有想法汇总起来，再经过一番思考后得出结论。例如，在图像识别中，它会结合边缘检测、纹理分析等多种信息，判断这是不是一只猫。

此外，全连接层还常常配合激活函数使用，比如ReLU或Sigmoid，这样可以让模型具备非线性处理能力，更好地适应复杂的数据模式。因此，可以说，全连接层是深度学习模型中不可或缺的一部分，它负责将复杂的特征转化为易于理解和预测的结果。💪

机器学习 深度学习 全连接层