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Fully Connected Layer vs. Convolutional Layer: Explained | Built In

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A fully connected layer is a neural network layer that connects each neuron to all neurons in the previous layer for global learning. A convolutional layer uses sliding filters and shared weights to detect local patterns with fewer parameters.

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