CNN 入门讲解：什么是全连接层
上述链接中讲解的比较清楚。以下内容做一个摘录和总结。
全连接层尺寸固定，其实这边说的固定尺寸可以这么理解，有一批输入图像，他们的尺寸必须是统一大小的，而不能像faster rcnn那样可能同时支持不同尺寸的图片。
重点：
从上图我们可以看出，猫在不同的位置，输出的feature值相同，但是位置不同
对于电脑来说，特征值相同，但是特征值位置不同，那分类结果也可能不一样
而这时全连接层filter的作用就相当于
喵在哪我不管
我只要喵
于是我让filter去把这个喵找到
实际就是把feature map 整合成一个值
这个值大
哦，有喵
这个值小
那就可能没喵
和这个喵在哪关系不大了有没有
鲁棒性有大大增强了