cnn卷积神经网络模型流程图

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，常用于计算机视觉领域。CNN 模型的输入是一张图片，输出是对该图片进行分类或者回归的结果。

CNN 模型的流程如下：
1. 卷积层（Convolutional Layer）：使用卷积核对输入图片进行卷积操作，提取出不同的特征。
2. 激活层（Activation Layer）：对卷积层的输出进行非线性变换，增强模型的表达能力。
3. 池化层（Pooling Layer）：对卷积层的输出进行下采样，减少参数数量和计算量，同时保留重要特征。
4. 全连接层（Fully Connected Layer）：将池化层的输出进行扁平化，并通过全连接层进行分类或回归。
5. 输出层（Output Layer）：输出模型预测结果。