卷积网络中有哪些常见的操作？举例进行详细阐述？

常见的卷积网络操作包括卷积层、池化层和全连接层。其中，卷积层是卷积神经网络的核心。卷积层通过滑动卷积核在输入数据上提取特征图的过程，可以识别输入数据的局部模式，并利用这些模式来进行分类、检测等任务。

举例来说，以图像识别任务为例，卷积层可以将输入图像分解成多个较小的局部特征，如边缘、纹理等，不同层的卷积层可以提取的特征也会越来越抽象和全局化。常见的卷积层操作包括填充、步幅和通道数等。

池化层主要用于降低卷积层输出的特征图的空间大小，从而减少模型参数的数量，同时也可以防止模型过拟合。常见的池化操作包括最大池化和平均池化等，可以通过指定窗口大小和步幅来控制输出特征图的尺寸。

全连接层通常用于对分类或回归问题的预测进行线性变换和非线性变换操作。在卷积神经网络中，全连接层通常出现在网络的末尾，并与分类器或回归器组合在一起。