1樓：張皓
全連線層有大量引數, 而通常情況下, 引數越多, 過擬合風險越高. 卷積層的提出是利用了影象資料的位移不變性, 即我們關注的目標可能出現在影象的任意位置, 所以我們可以採用卷積這種滑動視窗式的形式提取特徵. 相比全連線層, 卷積層使用的引數會少很多, 而且保留了輸入的空間位置資訊.
這使得我們可以堆疊多層卷積層, 而過擬合的風險並沒有增大很多.
另一方面, 現在已經有很多任務作專注於緩解全接連層的過擬合風險, 比如dropout和dropconnect. 兩者隨機的使一定的神經元/神經元間連線失活, 使得全連線層的神經元學得更加健壯(robust)的表示.
2樓：蓮花生
個人淺見，卷積操作適合提取影象特徵，相對與全連線提取特徵更能夠減少影象維度，其包含的權值共享也使得計算引數大大減少。兩種方式提取的特徵，個人覺得不好說，都是在使損失函式最小這一指導原則下進行迭代訓練的，訓練得到網路的每一階段特徵圖都包含豐富的資訊，如邊緣，紋理等等資訊。
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