做出卷积神经网络的结构图

卷积神经网络的结构图通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成，其中每个层都由多个神经元组成。卷积层通常用于提取图像或其他类型的数据中的特征，池化层则用于减小特征图的大小，而全连接层则用于将所有特征连接起来并输出最终的预测结果。整个网络的结构通常是由输入层、多个卷积层、池化层、全连接层和输出层组成，其中卷积层和池化层可以重复多次，以提高网络的性能。

以下是一个简单的卷积神经网络的结构图：

输入层 -> 卷积层1 -> 激活函数1 -> 池化层1 -> 卷积层2 -> 激活函数2 -> 池化层2 -> 全连接层1 -> 激活函数3 -> 输出层