Den här guiden ger en enkel förklaring av hur en nod beräknas i ett helt anslutet lager inom ett faltningsnätverk. Den belyser steg-för-steg-processen med att använda vikter, fördomar och aktiveringsfunktioner. Läsare kommer också att lära sig varför FC-lager är avgörande för uppgifter som bildklassificering och hur de skiljer sig från andra lager. Vikten av optimeringstekniker som avhopp diskuteras också, vilket ger värdefulla insikter om att skapa effektiva modeller.