卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。在CNN中，全连接层和输出层是两个重要的组成部分。
1. 全连接层：全连接层（Fully Connected Layer，简称FC）是CNN中的一个标准组件，它通常位于网络的最后部分。在这个层中，每个节点都与上一层的所有节点连接，因此得名“全连接”。它的主要作用是对前面提取的特征进行整合，并进行分类或回归等任务。在全连接层中，每个神经元都会计算其所有输入的加权和，然后通过激活函数得到输出值。全连接层的存在使得网络能够学习到全局的、抽象的特征。
2. 输出层：输出层（Output Layer）是神经网络的最后一层，它的作用是产生网络的最终输出。在分类问题中，输出层通常是softmax层，它会将神经元的输出转换为概率分布，表示每个类别的可能性。在回归问题中，输出层可能只有一个神经元，直接输出预测值。需要注意的是，输出层的结构取决于具体的问题类型和任务需求。
总的来说，全连接层和输出层在卷积神经网络中起到了关键的作用，它们不仅能够对输入数据进行复杂的非线性变换，还能够根据具体的任务需求生成相应的输出结果。
