CNN模型中包含多层卷积层、池化层和全连接层是什么

CNN模型中的卷积层是用来提取图像特征的核心组件。它通过在图像上滑动一个卷积核来提取不同的特征。池化层则用于压缩图像特征，减少参数数量，提高模型的泛化能力。全连接层则是将卷积层和池化层提取的特征映射到分类结果的过程，它将图像特征降维为一维向量，然后将其输入到全连接层中进行分类或回归。

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