卷积神经网络输入层的作用

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的输入层的作用是接收原始输入数据。对于图像数据而言，输入层通常是一个二维矩阵，每个元素对应着图像的一个像素值。对于文本数据而言，输入层通常是将文本编码成一个向量，每个元素对应着一个词或字符的特征值。

输入层的主要任务是将原始输入数据转换为神经网络可以处理的形式。在CNN中，输入层通常会进行一些预处理操作，如对图像进行归一化、对文本进行分词等。此外，输入层还可以对原始数据进行一些简单的特征提取操作，如对图像进行平滑处理、对文本进行词向量嵌入等。

总之，输入层是卷积神经网络的第一层，其作用是将原始输入数据转换为神经网络可以处理的形式。