深層学習（ディープラーニング）：畳み込み層と全結合層の関係

ディープラーニングの勉強してると必ずでてくる畳み込み層と全結合層。今まで、この２つはそれぞれ独立な全く別なものだと思っていました~~(/><)o ちょっと考えたら、それらが独立では無いことに気付きました！(考えが間違ってなければ。。。)

全結合層で、畳み込む関係のノード以外結合重みを0にすると畳み込み層になるかと思います。
反対に、畳み込み層でカーネルを入力サイズと同等にすれば全結合層になるかと思います。

これがちょっと考えたら見えた関係( ･ิω･)ノิまゆげやる
ちょっとしか考えてないから間違ってるかも(>_<)

強い人教えて〜