卷積層和全連線層在神經網路中的主要區別在於它們的連線方式、權值共享、以及輸入/輸出數據的結構化。以下是詳細信息：
連線方式。卷積層具有局部連線的特性，即它們的神經元（也稱為卷積核或濾波器）只與輸入數據的一個局部區域相連，這種局部連線的方式使得卷積層可以捕獲輸入數據的局部特徵；相比之下，全連線層中的神經元與輸入層的所有節點都相連，這種全局連線的方式適用於處理類似於一維向量的數據。
權值共享。卷積層中的神經元在整個輸入數據上共享相同的權重參數，這有助於減少模型的參數數量並提高其效率；全連線層中的每個輸出節點都有一組獨立的權重與輸入層相連。
輸入/輸出數據的結構化。由於卷積層的局部連線和權值共享特性，其輸出數據在結構上大致保持與輸入數據相同的空間對應關係；相比之下，全連線層將輸入數據展成一維數組，這會破壞輸入數據在結構上的對應關係。
綜上所述，卷積層更適合處理圖像、視頻等具有結構化的高維數據，而全連線層則更多地用於將學到的特徵表示映射到樣本標記空間。