介绍一下卷积神经网络的输入层和输出层

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的输入层通常是由多个图片或图像组成的矩阵，每个矩阵的维度为(height,width,channels)，其中height表示图片的高度，width表示图片的宽度，channels表示图片的通道数，通常为3(RGB)或1(灰度图)。在CNN中，通常还需要对输入的图片进行预处理，如归一化、裁剪等，以便更好地训练模型。

CNN的输出层通常根据具体的任务而定，常见的任务包括分类、检测、分割等。在分类任务中，输出层通常是由多个神经元组成的softmax层，每个神经元对应着一个类别，输出的值表示图片属于该类别的概率。在检测任务中，输出层通常是由多个神经元组成的sigmoid层，每个神经元对应着一个目标的存在与否，输出的值表示该目标存在的概率。在分割任务中，输出层通常是由一个矩阵或张量组成，每个位置上的值表示该位置属于哪个类别或者是背景的概率。