为卷积神经网络结构图，输入层主要用来处理模型训练前的数据集图片，包括图片长度、图片宽度和图片维度；输出层用来输出最后的结果。除去输入层与输出层，整个网络是由卷积层、池化层和全连接层构成的。换一种说法

卷积神经网络是由多层卷积层、池化层和全连接层组成的深度学习模型。输入层负责接收训练数据集中的图片，并将其转换为网络能够处理的格式。输出层则输出模型对输入数据的预测结果。卷积层通过卷积运算来提取图片中的特征，池化层则通过降采样的方式减小特征图的大小，全连接层则将多个特征图合并为一维向量，用于最终的分类或回归任务。整个网络结构图是从前往后逐层连接的，每一层都通过非线性激活函数来增加模型的表达能力。