关于卷积神经网络CNN全连接层

全连接层在普通神经网络中就有应用。在普通神经网络中，全连接层的参数数目巨大。而在CNN中，由于卷积层与池化层的存在，缩减了输入图像的大小，全连接层的参数数目也就大大减少了，效率与准确率变高。
全连接层是将上一层输出展开变成一维数据，并连接到每一个神经元上，做出最终输出。由于二维变一维，所以在全连接层后也就无法输出图像。