卷积神经网络的构成

卷积神经网络由多个层组成，包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。其中，卷积层和池化层是卷积神经网络的核心组成部分。

1. 输入层：接收输入数据，通常是图像或其他类型的二维数据。

2. 卷积层：使用卷积核对输入数据进行卷积操作，提取出图像的特征。卷积层的输出通常被称为特征图。

3. 池化层：对卷积层的输出进行下采样，减小特征图的大小，同时保留最重要的特征。

4. 全连接层：将池化层的输出与权重矩阵相乘，得到最终的输出结果。

5. 输出层：根据任务的不同，输出层可以是一个分类器，用于分类任务，或者是一个回归器，用于回归任务。

除了以上的基本层之外，还有一些常用的层，如批归一化层（Batch Normalization）、Dropout层等。