在多層感知器中，每層輸入的各個元素都需要乘以一個獨立的參數(shù)（權重），這一層又叫作全連接層（Fully Connected Layer）或稠密層（DenseLayer）。然而，對于某些類型的任務，這樣做并不合適，如在圖像識別任務中，如果對每個像素賦予獨立的參數(shù)，一旦待識別物體的位置出現(xiàn)輕微移動，識別結(jié)果可能會發(fā)生較大的變化。在自然語言處理任務中也存在類似的問題，如對于情感分類任務，句子的情感極性往往由個別詞或短語決定，而這些決定性的詞或短語在句子中的位置并不固定，使用全連接層很難捕捉這種關鍵的局部信息。