卷积神经网络结构详解：从输入层到全连接层

卷积神经网络由输入层、卷积层、ReLU层、池化层和全连接层组成。这些层可以按顺序堆叠以构建完整的卷积神经网络。卷积层和ReLU层通常被视为一体，因为卷积操作之后紧接着会使用激活函数。卷积层和全连接层需要许多参数，如神经元的权重w和偏差b。而ReLU层和池化层则执行固定的函数操作。卷积层和全连接层的参数会随着梯度下降算法的训练而调整，以便卷积神经网络能够对输入图像进行分类评分，并将其结果与训练集中每个图像的标签相对应。