Что такое полносвязанная нейронная сеть

Полносвязанная нейронная сеть (Fully Connected Network, FCN) — это тип нейронной сети, где каждый нейрон в одном слое соединён со всеми нейронами следующего слоя. Такие сети используются для задач классификации и регрессии, где важны глобальные зависимости в данных.

Пример с кодом (Keras):

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential([
    Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),  # полносвязный слой
    Dense(64, activation='relu'),  # ещё один полносвязный слой
    Dense(10, activation='softmax')  # выходной слой
])

Особенности:

• Высокая вычислительная сложность из-за большого числа параметров.
• Подходит для табличных данных или после извлечения признаков (например, после свёрточных слоёв в CNN).
• Может страдать от переобучения, поэтому часто требует регуляризации (Dropout, L2).