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https://www.zhihu.com/question/41037974
高赞1： 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。 在FC越来越不被看好的当下，我们近期的研究（In Defense of Fully Connected Layers in Visual Representation Transfer）发现，FC可在模型表示能力迁移过程中充当“防火墙”的作用。特别是在源域与目标域差异较大的情况下，FC可保持较大的模型capacity从而保证模型表示能力的迁移。（冗余的参数并不一无是处。）
答案2 在 CNN 中，全连接常出现在最后几层，用于对前面设计的特征做加权和。比如 mnist，前面的卷积和池化相当于做特征工程，后面的全连接相当于做特征加权。（卷积相当于全连接的有意弱化，按照局部视野的启发，把局部之外的弱影响直接抹为零影响；还做了一点强制，不同的局部所使用的参数居然一致。弱化使参数变少，节省计算量，又专攻局部不贪多求全；强制进一步减少参数。少即是多）在 RNN 中，全连接用来把 embedding 空间拉到隐层空间，把隐层空间转回 label 空间等。
全连接的一个作用是维度变换，尤其是可以把高维变到低维，同时把有用的信息保留下来。
全连接另一个作用是隐含语义的表达(embedding)，把原始特征映射到各个隐语义节点(hidden node)。对于最后一层全连接而言，就是分类的显示表达。
https://www.zhihu.com/question/41037974
高赞1： 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。 在FC越来越不被看好的当下，我们近期的研究（In Defense of Fully Connected Layers in Visual Representation Transfer）发现，FC可在模型表示能力迁移过程中充当“防火墙”的作用。特别是在源域与目标域差异较大的情况下，FC可保持较大的模型capacity从而保证模型表示能力的迁移。（冗余的参数并不一无是处。）
答案2 在 CNN 中，全连接常出现在最后几层，用于对前面设计的特征做加权和。比如 mnist，前面的卷积和池化相当于做特征工程，后面的全连接相当于做特征加权。（卷积相当于全连接的有意弱化，按照局部视野的启发，把局部之外的弱影响直接抹为零影响；还做了一点强制，不同的局部所使用的参数居然一致。弱化使参数变少，节省计算量，又专攻局部不贪多求全；强制进一步减少参数。少即是多）在 RNN 中，全连接用来把 embedding 空间拉到隐层空间，把隐层空间转回 label 空间等。
全连接的一个作用是维度变换，尤其是可以把高维变到低维，同时把有用的信息保留下来。
全连接另一个作用是隐含语义的表达(embedding)，把原始特征映射到各个隐语义节点(hidden node)。对于最后一层全连接而言，就是分类的显示表达。