全連接層特徵融合與映射流程圖
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本流程圖為神經網路中全連接層的前向傳播與反向傳播提供了系統化的可視化框架。此圖以三層變數結構呈現核心計算邏輯：x1-x3 表示來自卷積層或池化層的輸入特徵向量，承載上游提取的局部語意資訊；y1-y4 代表隱藏層神經元對輸入特徵的加權求和、偏壓疊加及激活函數處理過程，體現特徵之間的全局性關聯與新元變化；此流程圖不僅清楚刻畫了資訊流與維度變換關係，也為模型參數初始化、梯度回傳及正則化策略的部署提供了結構化指引，是深度學習模型設計與最佳化的基礎工具。
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