VGG（Very Deep Convolutional Networks with a Very Deep CNN）是一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由牛津大学的视觉几何组提出。在VGG网络中，全连接层（也称为全连接神经网络或全连接网络）的作用主要包括以下几点：
1. 特征融合：在VGG网络中，全连接层位于多个卷积层和池化层之后。这些卷积层和池化层负责提取图像的特征，如边缘、角点、纹理等。全连接层将这些特征融合起来，形成一个高维的特征向量。
2. 决策层：全连接层可以被视为一个决策层，它通过学习到的特征向量对图像进行分类。在全连接层中，每个神经元通常对应一个类别，输出层的神经元数量等于类别数。
3. 降维：在全连接层之前，卷积层提取的特征维度非常高。全连接层通过降维操作，将高维特征向量压缩到一个较低维度的空间，这有助于减少过拟合的风险。
4. 参数共享：在全连接层中，参数（权重和偏置）是共享的，这意味着每个神经元使用相同的参数进行特征融合和分类。这种参数共享可以减少模型参数的数量，从而降低计算复杂度和过拟合的风险。
5. 可解释性：全连接层可以提供对模型决策过程的直观理解。通过分析全连接层的权重，可以了解哪些特征对特定类别的影响最大。
总结来说，VGG网络中的全连接层在以下方面发挥作用：
融合来自多个卷积层的特征
进行图像分类
降维，减少过拟合风险
参数共享，降低计算复杂度
提供对模型决策过程的直观理解
