两层卷积神经网络示意图

两层卷积神经网络示意图如下：
输入数据 -> 卷积层 -> 激活函数 -> 池化层 -> 卷积层 -> 激活函数 -> 池化层 -> 全连接层 -> 输出结果
其中，输入数据是指网络的输入，卷积层是对输入数据进行卷积计算，激活函数是对卷积计算结果进行非线性变换，池化层是对卷积计算结果进行降维处理，全连接层是将池化层输出的特征向量与权重矩阵相乘并加上偏置向量得到最终的输出结果。这样的网络结构可以用来处理图像分类、物体识别等问题。