Panduan ini memberikan penjelasan langsung tentang cara penghitungan node pada lapisan terhubung sepenuhnya dalam jaringan konvolusional. Ini menyoroti proses langkah demi langkah dalam menggunakan bobot, bias, dan fungsi aktivasi. Pembaca juga akan mempelajari mengapa lapisan FC sangat penting untuk tugas-tugas seperti klasifikasi gambar dan perbedaannya dari lapisan lainnya. Pentingnya teknik pengoptimalan seperti dropout juga dibahas, menawarkan wawasan berharga dalam menciptakan model yang efisien.