Affine Schichten sind vollständig verbundene Schichten in neuronalen Netzwerken, wobei „affin“ als die Verbindungen zwischen Neuronen in unterschiedlichen Schichten betrachtet werden kann und in vielerlei Hinsicht als die „Standardschicht“ eines neuronalen Netzwerks angesehen werden kann.

Die allgemeine Form einer affinen Schicht ist wie folgt

y = f(wx + b)

Hinweis: x ist der Layer-Eingang, w ist der Parameter, b ist ein Bias-Vektor und f ist eine nichtlineare Aktivierungsfunktion.

Affine Schichten werden häufig als letzte Schicht am Ausgang eines Convolutional Neural Network oder eines Recurrent Neural Network verwendet.