1.全连接网络
python：
nn.Linear(in, out)

matlab:
layer = fullyConnectedLayer(outputSize)
layer = fullyConnectedLayer(outputSize,Name,Value)
2.add和concat的区别
concat作用

concat是通道数的增加，也就是说描述图像本身的特征数（通道数）增加了，而每一特征下的信息是没有增加；横向或纵向空间上的叠加。

add作用

add为简单的像素叠加,是描述图像的特征下的信息量增多了，但是描述图像的维度本身并没有增加，只是每一维下的信息量在增加，这显然是对最终的图像的分类是有益的。

add操作经典代表网络是ResNet,concate操作经典代表网络是Inception系统网络中的Inception结构和DenseNet。

add操作相当于加入一种先验知识。我觉得也就是相当于你对原始特征进行人为的特征融合。而你选择的特征处理的操作是element-wise add。通过add操作，会得到新的特征，这个新的特征可以反映原始特征的一些特性，但是原始特征的一些信息也会在这个过程中损失。

但是concate就是将原始特征直接拼接，让网络去学习，应该如何融合特征，这个过程中信息不会损失。

add其实是concate的一种特殊情况。但是concate带来的计算量较大，在明确原始特征的关系可以使用add操作融合的话，使用add操作可以节省计算代价

直接上例子

import torch
a=torch.tensor([[1,2],[3,4]])
b=torch.tensor([[7,8],[9,10]])
c=torch.cat((a,b),0)
print(c)
d=torch.add(a,b)
print(d)

运行结果如下

#concat运行结果
tensor([[ 1,  2],
        [ 3,  4],
        [ 7,  8],
        [ 9, 10]])
#add的运行结果
tensor([[ 8, 10],
        [12, 14]])