我知道将完全连接层实现为卷积层会减少参数，但会提高计算速度。如果是，那为什么人们仍然使用全连接层？
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卷积层用于 低级推理 ，例如特征提取。在此级别上，使用完全连接的层将浪费资源，因为必须计算更多的参数。如果您的图像尺寸为32x32x3，则完全连接的图层将需要为第一层计算 32 * 32 * 3 = 3072 权重。低级推理不需要这些许多参数。特征往往在图像中具有空间局部性，并且局部连通性足以进行特征提取。如果您使用卷积层，大小为3x3的12个滤镜，则只需计算 12 * 3 * 3 = 108 权重。
完全连接的层用于 高级推理 。这些是网络中确定卷积网络最终输出的层。随着推理变得越来越复杂，本地连接不再足够，这就是为什么在网络的后期使用完全连接的层的原因。
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