卷积神经网络（CNN）主要由卷积层、池化层和全连接层组成，每种层都有其特定的功能和责任。

1. 卷积层（Convolutional Layer）：

• 功能: 这一层负责从输入图像中提取特定的视觉特征（如边缘、纹理等）。
• 工作原理: 它使用小的、可学习的过滤器（也称为卷积核）与输入图像进行卷积操作，从而产生一组特征图。
• 输出: 一组特征图（Feature Maps），每个特征图都突出显示输入图像中某一种特定的特征。

2. 池化层（Pooling Layer）：

• 功能: 降低特征图的维度，同时保留最重要的信息，从而减少计算复杂性。
• 工作原理: 通常使用最大池化（Max Pooling）或平均池化（Average Pooling）来缩小特征图的尺寸。
• 输出: 尺寸减小但仍包含有用信息的特征图。

3. 全连接层（Fully Connected Layer）：

• 功能: 进行最终的分类或回归任务。
• 工作原理: 全连接层中的每个神经元都与前一层中的所有神经元相连接，并通过激活函数进行非线性转换。
• 输出: 分类问题中通常是每个类别的概率分布；对于回归问题，可能是一个连续值。

流程概述

1. 输入: 原始图像首先被输入到卷积层。
2. 特征提取: 通过多个卷积层和池化层，网络能够自动提取图像的重要特征。
3. 分类/回归: 经过特征提取后，网络使用一个或多个全连接层进行最终的分类或回归任务。
4. 输出: 网络的输出通常是类别标签或其他预测结果。

通过这种层级结构，CNN 能够从原始图像中自动并有效地学习有用的特征，并用于各种视觉任务。这也是 CNN 在图像识别和其他相关领域中表现出色的原因。