torch简单地将最后一次输出构造为前几层的输出乘以

一个权重矩阵，然后通过激活函数进行非线性变换，从而得到最终的输出结果。这个过程被称为全连接层或者线性层。

全连接层是深度学习中常用的一种网络层结构，它的作用是将前一层的所有神经元与当前层的所有神经元相连接，每个连接都有一个权重。这样可以通过调整权重来学习输入和输出之间的复杂关系。

全连接层的优势在于可以学习到更复杂的特征表示，从而提高模型的表达能力。它可以用于各种任务，如图像分类、目标检测、语音识别等。

在torch中，全连接层可以通过torch.nn.Linear模块来实现。该模块接受输入特征的维度和输出特征的维度作为参数，并自动创建权重矩阵。可以通过调用该模块的forward方法来进行前向传播计算。

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