解释卷积神经网络体系结构中的全连接层

全连接层（Fully Connected Layer）是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）体系结构中的一种层级结构。在CNN中，全连接层通常位于卷积层和输出层之间。

全连接层的主要作用是将卷积层的输出特征图转换为最终的分类或回归结果。它的每个神经元都与前一层的所有神经元相连，每个连接都有一个权重，用于计算输入特征与权重的加权和，并通过激活函数进行非线性变换。

全连接层的输入是一个一维向量，通常是将卷积层的输出特征图展平为一维向量。展平后的向量作为全连接层的输入，每个神经元都与展平后的向量中的每个元素相连，通过权重和激活函数的计算，得到最终的输出结果。

全连接层的优势在于它能够学习到输入特征之间的复杂关系，从而提取更高级别的特征表示。它可以通过调整权重来适应不同的任务，如图像分类、目标检测、人脸识别等。

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