CNN中输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层的作用

CNN是卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的简称，是一种常用于图像识别和处理的深度学习模型。CNN主要包括以下几个部分：

1. 输入层：将输入的图像数据送入网络中进行处理。

2. 卷积层：对输入数据进行卷积操作，提取出图像的特征信息。

3. 池化层：对卷积后的特征图进行下采样操作，缩小特征图的尺寸，减少计算量。

4. 全连接层：将池化后的特征图展开成一维向量，然后与神经网络的隐藏层进行全连接，进行特征融合和分类。

5. 输出层：根据经过全连接层的处理后得到的结果，输出最终的分类结果。

总体来说，CNN的作用是对输入的图像数据进行特征提取和分类，从而实现图像识别、分类、分割等任务。其中，卷积层和池化层是CNN中最核心的部分，通过多层卷积和池化的组合，可以不断提取出更高层次的特征信息，从而提高模型的准确率。