GPT系列讲演：经典深度学习算法拆解(1/16)

全衔接层采用神经网络中的前馈网络结构。将池化后的结果按次第排成一列，输入全衔接层。全衔接层把相邻两层的神经元全部交叉相联合，两层之间一切神经元都有相应的权重，经计算后得到最终输出结果。通常全衔接层在卷积神经网络尾部。 [查看原文]

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