卷积神经网络的结构？

卷积神经网络（CNN）的结构主要由输入层、卷积层和全连接层组成。输入层是整个神经网络的输入，它通常代表了一张图片的像素矩阵。卷积层是CNN中最重要的部分，它通过对上一层神经网络中的小块进行卷积操作，提取图像的特征。每个卷积层的节点输入只是上一层的一小块，通过多次卷积操作，节点矩阵的深度会逐渐增加，从而得到更加抽象的特征表示。最后，全连接层将卷积层的输出映射到最终的目标输出。