全连接神经网络是将输入的n维向量转换成中间的m维隐藏层向量，然后经过模型处理，再将处理后的数据转化成输出层的o维向量。

数据在各层之间流动的过程中，都会涉及到数据的归一化，即，将输入数据的值域压缩到（0，1）范围内，再进入下一层级的运算过程。

在层与层之间的变换过程中，数据的维度将被拉伸或压缩，这与模型的设计有关。