仿射层是神经网络中的全连接层，其中仿射的可以看做是不同层神经元之间的相互连接，在许多方面可以被看作是神经网络的「标准」层。
仿射层的一般形式如下
y = f( wx + b)
注：x 是层输入，w 是参数，b 是一个偏差矢量，f 是一个非线性 激活函数 。
仿射层通常被用于卷积神经网络或循环神经网络输出的最终层。