全結合層
層に入力された特徴に重みをかけて総和した値をユニットの値とするニューラルネットワークの手法.
重みの数が固定されるため,入力の数を固定する必要がある.
畳み込み層やプーリング層は入力が可変
FCNのような全結合層を持たないモデルは入力が可変になる.