一、特征組合與轉換

全連接層在神經網絡中起著關鍵作用，它將上一層的所有神經元與當前層的所有神經元進行全連接。通過學習權重參數，實現特征的組合與轉換。全連接層的輸入是上一層的輸出，每個神經元將接收上一層所有神經元的輸出，并與對應的權重進行線性組合。然后通過激活函數進行非線性變換，產生新的特征表示。這有助于神經網絡捕捉更高級別的抽象特征，提高網絡的表達能力。

二、參數學習

全連接層中的每個連接都對應一個權重參數。這些參數通過反向傳播算法進行優化和學習。神經網絡利用這些參數來擬合訓練數據，使得模型能夠更好地進行預測和泛化。參數學習是神經網絡訓練的核心過程，通過不斷調整全連接層的權重，逐漸優化模型的性能，使其能夠更準確地擬合訓練數據和處理新的未見數據。

三、特征映射

全連接層負責將輸入數據轉換成適合最終任務的特征表示。在輸出層，全連接層將學到的特征映射到具體的輸出類別或值，完成分類、回歸等任務。全連接層通過學習適合任務的特征映射，使得網絡能夠對不同的輸入樣本做出正確的分類或回歸預測。

四、非線性變換

全連接層通常在激活函數的作用下，對線性組合的結果進行非線性變換。激活函數引入非線性性質，使得神經網絡可以擬合更為復雜的非線性模式，提高其表達能力。常用的激活函數包括ReLU、Sigmoid、Tanh等，它們能夠引入非線性映射，從而讓神經網絡可以處理更加復雜的數據分布。

五、信息傳遞

全連接層中的每個神經元都與上一層的所有神經元相連，這種全連接的結構使得信息可以在網絡中自由傳遞。每個神經元都承載著上一層的信息，并將其傳遞到下一層。這種信息傳遞過程可以實現特征的逐層提取和組合，讓網絡能夠逐漸理解輸入數據的復雜特征，從而做出更準確的預測。

六、適用于多種任務

全連接層的靈活性使得它適用于多種任務，包括圖像分類、目標檢測、自然語言處理等。全連接層可以根據任務的需要，學習和提取不同的特征表示，從而適應不同類型的輸入數據和輸出要求。這使得神經網絡在各種應用中都具有較強的通用性。

七、參數量控制

全連接層中的參數數量與前一層神經元個數和當前層神經元個數相關。對于大規模網絡，全連接層的參數量可能非常龐大，因此在一些應用中可能會考慮使用稀疏連接或其他方法來控制參數量，以降低模型復雜度和計算成本。參數量控制是優化神經網絡模型的重要手段之一。

延伸閱讀

連接層的計算步驟