fully connected layer
全连接层，也叫密度层（Dense layer）
1. 定义
在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用
本质就是由一个特征空间线性变换到另一个特征空间。目标空间的任一维——也就是隐层的一个 cell——都认为会受到源空间的每一维的影响。不考虑严谨，可以说，目标向量是源向量的加权和
由卷积实现；
2. CNN与全连接层
在CNN结构中，经多个卷积层和池化层后，连接着1个或1个以上的全连接层．与MLP类似，全连接层中的每个神经元与其前一层的所有神经元进行全连接．全连接层可以整合卷积层或者池化层中具有类别区分性的局部信息．为了提升 CNN网络性能，全连接层每个神经元的激励函数一般采用ReLU函数。
全连接层就是高度提纯的特征了，方便交给最后的分类器或者回归。但是全连接的参数实在是太多了，所以现在的趋势是尽量避免全连接，目前主流的一个方法是全局平均值。