tensorflow卷积神经网络的层次

TensorFlow是一个强大的深度学习框架，支持多种类型的神经网络模型。卷积神经网络是其中一种经典的神经网络模型，用于图像分类、目标检测等任务。

TensorFlow中卷积神经网络的层次可以分为以下几层：

1. 输入层：将原始图像数据输入到卷积神经网络中。

2. 卷积层：通过滤波器对输入数据进行卷积操作，提取特征。

3. 池化层：对卷积层输出的特征进行下采样操作，减少特征数量。

4. 归一化层：对特征进行归一化处理，使得网络更加稳定。

5. 全连接层：将池化层的输出连接到全连接层，进行分类等操作。

6. 输出层：输出模型预测结果。