输 入 层、卷 积 层、池 化 层 和 输出层

输入层是神经网络的第一层，用于接收输入数据。

卷积层是神经网络中的一种特殊层，用于提取输入数据的特征。它通过使用卷积核对输入数据进行滑动卷积操作，从而得到特征图。

池化层是神经网络中的一种层，用于减小特征图的尺寸并保留重要的特征。它通过将特征图的局部区域进行池化操作，如最大池化或平均池化，从而减小特征图的尺寸。

输出层是神经网络的最后一层，用于输出神经网络的结果。根据具体任务的不同，输出层的设计可以有所不同，例如用于分类任务的softmax层或用于回归任务的线性层。

总结起来，输入层用于接收输入数据，卷积层用于提取特征，池化层用于减小特征图的尺寸，输出层用于输出神经网络的结果。