为什么在构建用于分类的网络时，最后一层是密集层？

在构建用于分类的网络时，最后一层通常是密集层（也称为全连接层），原因如下：

1. 特征提取：在神经网络中，前面的层（如卷积层、池化层）负责提取输入数据的特征。这些层通过滤波器、池化等操作，将输入数据转化为更高级的特征表示。而密集层则负责将这些特征组合起来，形成最终的分类决策。
2. 综合特征：密集层的每个神经元都与前一层的所有神经元相连，因此可以综合利用前面层提取的各种特征。这样可以更好地捕捉输入数据的复杂关系和非线性特征，提高分类的准确性。
3. 输出分类：密集层的输出通常是一个向量，每个元素表示对应类别的概率或得分。通过使用适当的激活函数（如softmax），可以将输出转化为概率分布，从而实现多类别分类。
4. 可训练参数：密集层中的每个神经元都有自己的权重和偏置，这些参数可以通过反向传播算法进行训练。通过调整这些参数，密集层可以学习到适应特定分类任务的模式和规律。

应用场景：

密集层广泛应用于各种分类任务，包括图像分类、文本分类、语音识别等。例如，在图像分类中，密集层可以将卷积神经网络提取的图像特征映射到具体的类别上。在文本分类中，密集层可以将词向量表示的文本特征转化为具体的类别概率。

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