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- 앞단의 Convolution 레이어는 필요에 의해 일부만 연결되어있다고 할 수 있다. (이미지 픽셀 하나하나마다 연결되어있으면 쓸데없는 정보가 너무 많다.)
- Fully Connected 레이어는 이미 한차례 걸러져서 필요한 정보만 있으므로, 모든 입력이 연결되어 최종적으로 예측을 할 필요가 있다.
- 딥러닝에서 일반적으로 맨 마지막단에 위치한 레이어로, 비선형 예측기로써 마지막의 계산을 맡는다.
- 이미지에서 컨볼루션레이어에서 Feature Extracting을 한 후, 실제 이 Feature들로 분류를 하는 작업을 하게 된다.