Deze handleiding biedt een eenvoudige uitleg van hoe een knooppunt wordt berekend in een volledig verbonden laag binnen een convolutioneel netwerk. Het belicht het stapsgewijze proces van het gebruik van gewichten, vooroordelen en activeringsfuncties. Lezers zullen ook leren waarom FC-lagen cruciaal zijn voor taken als classificatie van afbeeldingen en hoe ze verschillen van andere lagen. Het belang van optimalisatietechnieken zoals drop-out wordt ook besproken, wat waardevolle inzichten biedt in het creëren van efficiënte modellen.