全连接层是神经网络中的核心组件，常用于图像识别、自然语言处理等任务。以下是关键知识点：

1. 基本概念

全连接层的每个神经元与前一层所有神经元相连，通过加权求和和激活函数进行计算。

全连接层结构

2. 作用与特点

  • 特征整合：将前层提取的特征进行综合处理
  • 参数量大：权重矩阵尺寸为 $ (n_{in} \times n_{out}) $
  • 可训练性：通过反向传播优化参数
    全连接层 参数量

3. 应用场景

  • 图像分类（如CNN最后一层）
  • 语音识别系统
  • 生成对抗网络（GAN）中的判别器
    全连接层 应用

4. 代码示例（Python）

import tensorflow as tf
model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,)))

5. 扩展阅读

想深入了解神经网络结构？可查看：
神经网络基础教程

神经网络 基础

📌 提示：全连接层的性能优化可通过正则化、Dropout等技术实现，建议结合具体任务调整参数配置。