全连接层详解：从原理到应用的全面解析
文章目录
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- 1 全连接层概述：神经网络的“决策中心”
- 2 核心思想：全局特征整合与空间映射
- 3 关键步骤：全连接层的工作流程
- 4 举例说明：图像分类中的全连接层
- 5 全连接层的现代优化：GAP与1x1卷积
- 6 总结：优缺点与应用场景
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- 6.1 全连接层的优点
- 6.2 全连接层的缺点
- 6.3 主要应用场景
- 6.4 发展趋势
- 结语
1 全连接层概述：神经网络的“决策中心”
在深度学习模型中，全连接层（Fully Connected Layer，简称FC层），也称为密集层（Dense Layer），是最基本也是最重要的组件之一。它的核心特性在于相邻两层的每个神经元都与对侧的所有神经元完全连接，形成了密集的连接网络，这与生物大脑中的神经网络连接方式颇为相似。
在卷积神经网络（CNN）中，全连接层通常位于网络的末端，扮演着“决策中心”或“分类器”的角色。如果说前面的卷积层、池化层和激活函数层的主要工作是从原始数据中提取特征（例如图像的边缘、纹理、局部模式），那么全连接层的核心任务就是将这些提取到的分布式特征进行整合，并映射到最终的样本标记空间（例如图像所属的类别概率）。
具体来说，它的输入通常是前面网络层（如卷积层、池化层）处理后的特征图（Feature Map），这些特征图在输入全连接层之前会被展平（Flatten）为一个一维向量。它的输出则是一个新的向量，其维度和内容由具体任务决定。在分类任务中，输出向量的维度通常对应类别的数量，每个输出值代表该样本属于对应类别的得分或概率。
然而，全连接层一个显著的缺点是其参数数量巨大，这容易导致模型过拟合，并且需要固定的输入尺寸。因此，在现代网络架构中（如Re