卷积神经网络的输出维度

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像处理和计算机视觉任务的深度学习模型。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件来提取图像特征并进行分类或回归。

卷积神经网络的输出维度取决于网络的结构和参数设置。一般情况下，卷积层和池化层的操作会逐渐减小特征图的尺寸，而全连接层则将特征图转换为最终的输出。

以下是一个简单的卷积神经网络结构示例：
1. 输入层：接收输入图像，通常是一个三维张量，包含图像的高度、宽度和通道数。
2. 卷积层：通过卷积操作提取图像的特征。每个卷积层通常包含多个卷积核，每个卷积核生成一个特征图。
3. 激活函数：对卷积层的输出进行非线性变换，增加网络的表达能力。
4. 池化层：通过降采样操作减小特征图的尺寸，减少参数数量并提取更加鲁棒的特征。
5. 全连接层：将池化层输出的特征图转换为最终的输出。通常包括多个全连接层和激活函数。
6. 输出层：根据任务需求，可以是一个或多个神经元，用于分类、回归等。

卷积神经网络的输出维度取决于最后一个全连接层的神经元数量。例如，对于一个二分类任务，输出层通常包含2个神经元，表示两个类别的概率。对于一个10类别的分类任务，输出层通常包含10个神经元，每个神经元表示一个类别的概率。