卷积神经网络(CNN)中全连接层(FC layer)的作用✨cnn的fc层🔍

✨在卷积神经网络（CNN）的结构中，全连接层（FC layer）扮演着至关重要的角色。✨它位于CNN的末端，负责将卷积层和池化层提取出的特征图转换为具体的输出结果，例如分类标签或回归值。✨

🔍全连接层的工作原理是将之前所有层的输出通过权重矩阵相乘，并添加偏置项，从而形成一个单一的输出向量。✨这个过程可以理解为将高维的空间数据映射到低维空间中，以便更好地进行分类或其他任务。✨

🔍全连接层不仅能够捕捉到图像中的全局信息，还能结合局部特征进行更加精准的预测。✨因此，在许多深度学习模型中，全连接层都是不可或缺的一部分。✨

✨尽管近年来，一些新型网络架构如ResNet和MobileNet等减少了全连接层的使用，但它们在特定应用场景中仍然发挥着重要作用。✨全连接层的巧妙运用可以使CNN在图像识别、目标检测等领域取得更好的性能表现。✨

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