全連接層的作用

全連接層的作用如下：

1、首先全連接層（fullyconnectedlayers，FC）在整個卷積神經網絡中起到“分類器”的作用。

2、其次目前由於全連接層參數宂餘（僅全連接層參數就可佔整個網絡參數80%左右），近期一些性能優異的網絡模型如ResNet和GoogLeNet等均用全局平均池化（globalaveragepooling，GAP）取代FC來融合學到的深度特徵，最後仍用softmax等損失函數作為網絡目標函數來指導學習過程。需要指出的是，用GAP替代FC的網絡通常有較好的預測性能。

3、最後FC可在模型表示能力遷移過程中充當“防火牆”的作用。