在卷积神经网络的最后，往往会出现一两层全连接层，全连接一般会把卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量，全连接层的每一个节点都与上一层每个节点连接，是把前一层的输出特征都综合起来，所以该层的权值参数是最多的。例如在VGG16中，第一个全连接层FC1有4096个节点，上一层POOL2是7*7*512 = 25088个节点，则该传输需要4096*25088个权值，需要耗很大的内存。又如下图：
最后的两列小圆球就是两个全连接层，在最后一层卷积结束后，进行了最后一次池化，输出了20个12*12的图像，然后通过了一个全连接层变成了1*100的向量。
这是怎么做到的呢，其实就是有20*100个12*12的卷积核卷积出来的，对于输入的每一张图，用了一个和图像一样大小的核卷积，这样整幅图就变成了一个数了，如果厚度是20就是那20个核卷积完了之后相加求和。这样就能把一张图高度浓缩成一个数了。
全连接的目的是什么呢？因为传统的网络我们的输出都是分类，也就是几个类别的概率甚至就是一个数--类别号，那么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，你想这张图里就有20*12*12*100个参数，前面随便一层卷积，假设卷积核是7*7的，厚度是64，那也才7*7*64，所以现在的趋势是尽量避免全连接，近期的大部分论文FC多用全局平均池化层（GAP，Global Average Pooling）的方法代替。后者的思想就是：用 feature map 直接表示属于某个类的 confidence map，比如有10个类，就在最后输出10个 feature map，每个feature map中的值加起来求平均值，这十个数字就是对应的概率或者叫置信度。然后把得到的这些平均值直接作为属于某个类别的 confidence value，再输入softmax中分类， 更重要的是实验效果并不比用 FC 差。
后者的优势是：1.因为FC的参数众多，这么做就减少了参数的数量（在最近比较火的模型压缩中，这个优势可以很好的压缩模型的大小）。2.因为减少了参数的数量，可以很好的减轻过拟合的发生。
原文地址：https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9048680.html
