参考文章：
VGG网络中测试时为什么全链接层改成卷积层
为什么使用卷积层替代CNN末尾的全连接层
首先看一下卷积层的特点：
局部连接：提取数据局部特征，比如卷积核的感受野
权值共享：一个卷积核只需提取一个特征，降低了网络训练的难度
究竟使用卷积层代替全连接层会带来什么好处呢？
答：全连接层的权重是不变的，所以输入的图片大小不能变。而卷积层可以让卷积网络在一张更大的输入图片上滑动，得到每个区域的输出，这样就突破了输入尺寸的限制，就获得了目标的位置信息。可以高效地对测试图像做滑动窗式的预测.
可以高效的检测多个目标和给出位置信息。
这一特性不仅可用于语义分割，在物体分类、目标检测中都可以使用