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．