cnn卷积神经网络的结构图

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像识别和分类的深度学习模型。其主要特点是具有卷积层、池化层和全连接层等基本组成部分。

CNN的基本结构图如下所示：
1. 输入层：接受图像等输入数据。
2. 卷积层：卷积操作提取图像特征。
3. 激活层：对卷积输出进行非线性变换，增强网络的表达能力。
4. 池化层：通过降采样，减少参数量，防止过拟合。
5. 全连接层：将多维的特征数据映射到类别标签上。
6. 输出层：输出最终分类结果。