全连接层的作用如下：
1、首先全连接层（fully connected layers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。
2、其次目前由于全连接层参数冗余（仅全连接层参数就可占整个网络参数80%左右），近期一些性能优异的网络模型如ResNet和GoogLeNet等均用全局平均池化（global average pooling，GAP）取代FC来融合学到的深度特征，最后仍用softmax等损失函数作为网络目标函数来指导学习过程。需要指出的是，用GAP替代FC的网络通常有较好的预测性能。
3、最后FC可在模型表示能力迁移过程中充当“防火墙”的作用。
连接层，又称为数据链路层（Data Link），或称为网络介质层（Network In-terface），也就是网络的基础建设，广泛应用于通信网的安全技术中，处理通信与授权控制的核心协议。可在以太网（Ethernet）、光纤（Fiber）、无线网络（Wireless）、帧传送（Frame Relay）或点对点（PPP）物理网络中为网络层提供数据传送服务，连接层最重要的任务在于传送及接收物理层所传送的光电信号。
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