全连接网络（Fully Connected Network，简称FC Network）是机器学习中最基础的神经网络结构之一，广泛应用于分类、回归等任务。以下是关键知识点：
1. 核心概念
- 每个神经元与前一层所有神经元相连，形成密集的网络结构 ✅
- 输入层 → 隐藏层 → 输出层，逐层处理数据 ✅
- 通过反向传播算法优化参数，实现特征到输出的映射 ✅
2. 典型应用场景
- ✅ 图像分类：如MNIST手写数字识别
- ✅ 回归预测：房价预测、时间序列分析
- ✅ 自然语言处理：文本情感分析（需配合嵌入层）
3. 优势与局限
| 优点 | 局限 |
|---|---|
| 结构简单，易于实现 | 参数量大，易过拟合 ⚠️ |
| 适合小规模数据集 | 计算资源消耗高 ⚠️ |
4. 实践建议
- 📌 使用ReLU激活函数提升训练效率
- 📌 通过Dropout层缓解过拟合
- 📌 结合GPU加速训练过程（查看硬件加速指南）
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