经典卷积网络结构visio图

经典卷积网络结构主要包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过卷积操作提取输入数据的特征，池化层通过将输入数据进行降采样，减少特征数量，同时保留重要信息，全连接层通过对特征数据进行加权和分类，输出最终结果。

经典卷积网络结构的visio图如下：首先输入数据通过卷积层进行特征提取，然后利用池化层对特征进行降采样，减少特征数量。接着再通过卷积层、池化层提取特征，不断深入地学习数据，直至最终输出层。输出层可以是分类或回归问题的结果。

卷积层和池化层可以多次堆叠，以提高特征数量和复杂度。在网络的后面，可以加入全连接层对特征进行分类或回归，输出最终结果。

经典卷积网络结构的应用非常广泛，包括图像分类、目标检测、人脸识别、自然语言处理等领域。在计算机视觉中，卷积神经网络已经成为了解决大多数视觉问题的主要技术手段之一。