全连接层（Fully Connected Layer，简称 FC Layer 或 Dense Layer）是神经网络中的一个常见层，尤其在深度学习的上下文中。它在许多网络架构中都被广泛应用，如卷积神经网络（CNN）或者BERT模型的最后几层。

以下是全连接层的基本介绍：

1. 定义：在全连接层中，神经元与前一层的每一个神经元都连接。这意味着，假设前一层有m个神经元，当前层有n 个神经元，那么这个全连接层将有 m*n 个权重。

2. 作用：全连接层的主要作用是学习前一层到当前层之间的可能的任何模式或组合。由于每个神经元都与前一层的所有神经元相连接，所以它能够学习输入特征的非常复杂的组合。

3. 权重与偏置：每一个连接都有一个权重，并且每一个神经元都有一个偏置。权重负责调整输入数据，而偏置可以调整神经元的输出。

4. 激活函数：全连接层的输出经常会通过一个激活函数，例如 Sigmoid、ReLU、tanh 等。激活函数为网络引入了非线性，使得网络能够学习并逼近复杂的函数。

5. 在卷积神经网络中的角色：在CNN中，特征通过多个卷积层和池化层提取。提取的这些特征经常会被扁平化（flatten）然后传输给一个或多个全连接层进行最终的分类或回归任务。

6. 参数数量：由于全连接层的每一个神经元都与前一层的所有神经元相连接，这意味着全连接层通常有大量的参数。这也是为什么全连接层在训练中容易出现过拟合问题，需要采用诸如dropout等技巧来正则化。

总的来说，全连接层是神经网络中的一个重要部分，它可以学习输入特征的复杂组合，从而进行分类、回归或其他任务。

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