卷積層和全連接層是深度學習神經網絡中常用的兩種層。它們之間的主要區別在于其操作對象和操作方式。
卷積層（Convolutional Layer）： 卷積層主要用于處理圖像等具有空間結構的數據。在卷積層中，通過卷積操作，使用卷積核（filter）從輸入數據中提取特征。卷積操作可以保留局部空間信息，并且具有參數共享的特性，可以減少模型的參數數量。卷積層在深度學習中被廣泛應用于圖像分類、目標檢測等任務。
全連接層（Fully Connected Layer）： 全連接層主要用于處理展平的數據，即將二維或多維數據展開成一維向量。全連接層中的每個神經元都與上一層的所有神經元相連，每個連接都有一個權重參數。全連接層在神經網絡中起著連接不同層之間的作用，可以實現更復雜的特征表示，但也增加了模型的參數數量和計算量。
綜上所述，卷積層適用于處理具有空間結構的數據，能夠提取局部特征并減少參數數量；全連接層適用于處理展平的數據，能夠實現不同層之間的連接和更復雜的特征表示。在深度學習神經網絡中，通常會將卷積層和全連接層結合起來使用，構建深層神經網絡來解決復雜的任務。
