Questa guida fornisce una spiegazione semplice di come viene calcolato un nodo in uno strato completamente connesso all'interno di una rete convoluzionale. Evidenzia il processo passo passo di utilizzo di pesi, bias e funzioni di attivazione. I lettori impareranno anche perché i livelli FC sono cruciali per attività come la classificazione delle immagini e come differiscono dagli altri livelli. Viene inoltre discussa l'importanza delle tecniche di ottimizzazione come il dropout, offrendo preziosi spunti per la creazione di modelli efficienti.