conv - sigmoid - pool - affine - sigmoid - affine – softmax卷积神经网络

卷积神经网络是一种常用于图像识别和分类任务的深度学习模型。在这个网络中，使用了一些不同的层来处理和转换输入数据。

首先是卷积层（conv），它能够捕捉输入图像的空间特征。卷积层通过滑动一个称为卷积核的小窗口来提取图像中的特征。卷积操作可帮助学习出适合任务的特征，以便后续层能更好地进行分类。

接下来是sigmoid层，它是激活函数层的一种形式。激活函数的作用是为网络引入非线性特性。sigmoid函数可将输入值压缩到0到1之间的范围内，使其更易于进行计算和优化。

然后是池化层（pool），它在卷积层之后执行。池化操作的目标是减小特征图的尺寸，降低网络的计算负荷。通常的池化方式是取窗口内的最大值或平均值来减少特征图的维度。

在卷积和池化之后，经过全连接层（affine）。全连接层采用所有输入神经元与输出神经元之间的连接方式。每个神经元都接收上一层所有神经元的权重，这些权重用于计算输出。

再次使用sigmoid层进行非线性激活，以增强网络的非线性表达能力。

最后是softmax层，该层将网络的输出转换为一组概率分布，用于多类别分类。softmax函数可以将输出值归一化为0到1之间的概率分布，且所有概率之和为1。

在整个网络中，每个层的输出将作为下一层的输入，这样信息可以在网络中流动和更新权重进行训练，直到最后达到准确的预测结果。

通过这种卷积神经网络的层次结构和不同层之间的数据流动，可以提取输入数据的特征并进行分类预测。网络中的每个层都具有特定的功能，相互配合，使得网络可以学习到更加复杂和高级的特征。