PyTorch中的全連接層（Fully Connected Layer，也稱為 Dense Layer 或 FC Layer）是神經網絡中的一種常見層類型，主要用于特征的線性組合和分類任務。它通過權重矩陣和偏置向量的線性變換，對輸入特征進行變換，可以提取數據的更高層次特征。以下是關于PyTorch全連接層的相關信息：
在PyTorch中，全連接層可以通過nn.Linear類輕松實現。這個類接受兩個參數：輸入特征的數量和輸出特征的數量。例如，nn.Linear(10, 5)會創建一個接受10個輸入特征并輸出5個特征的全連接層。
全連接層對模型結果的影響主要體現在特征提取和決策能力上。它通過線性變換和非線性激活函數，對輸入特征進行變換和抽象，提取更高層次、更有代表性的特征。在訓練過程中，全連接層的權重和偏置會根據反向傳播算法和優化器來更新，以最小化損失函數，從而提高網絡的預測性能。
全連接層是深度學習模型中的關鍵組成部分，對模型的結果有著重要影響。正確配置和使用全連接層可以幫助模型更好地學習和預測。
