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2.5 全连接层（Fully Connected Layer） 2.5 全连接层（Fully Connected Layer） 在卷积神经网络（CNN）的架构中，全连接层（Fully Connected Layer，简称FC层）通常位于网络的尾部，紧随在卷积层和池化层之后。虽然卷积层和池化层负责从原始图像中提取并抽象出各种层次的局部特征，但这些特征本身是以多维张量（例如，高度 × 宽度 × 深度）的形式存在的。 会员。《2.5 全连接层（Fully Connected Layer）》收录于灏天文库文集《CNN 深度解析：图像识别的基石》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/449-cnn-%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%A7%A3%E6%9E%90%E5%9B%BE%E5%83%8F%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%9A%84%E5%9F%BA%E7%9F%B3

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