全连接层（Fully Connected Layer）在神经网络中是关键组件。它通过将每个神经元与前一层的所有神经元连接，实现数据的全局特征捕捉。全连接层在VGG网络中用于图像分类，在ResNet中通过全局平均池化（GAP）减少参数量。其优点包括强大的表达能力和灵活性，但也面临参数量大和容易过拟合的问题。优化全连接层的方法包括使用正则化和调整网络结构。全连接层在图像处理和自然语言处理任务中发挥重要作用。