全結合層は前の層の すべてのノードが 次の層のすべてのノードと 結合する層 重みは結合ごとに 学習されるスカラー 重みは接続の 強さを表すパラメータ 重みは学習で最適化 重みは入力特徴の 寄与度を表す 線形関数は 入力と重みの加重和に バイアスを加えたもの 線形関数は活性化の前の出力 線形結合 イコール 重み×入力の和＋バイアス バイアスは出力のシフトを 担う学習パラメータ 全結合層のパラメータ数は 入力ノード数 × 出力ノード数 ＋ 出力ノード数（バイアス分） パラメータが多いほど 過学習のリスクと 計算コストが増える 全結合層は 位置情報を保持しない 線形合成は 活性化を通す前の値 重みもバイアスも 学習で変わるパラメータ 線形関数は活性化の前の出力
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