卷积神经网络各层英文缩写

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中的每一层通常都有特定的英文缩写，用于表示其功能或结构特点。以下是几个常见的层及其缩写：

1. **Convolutional Layer (Conv)**: 卷积层，负责特征提取，通过滑动窗口对输入数据进行卷积操作。
2. **Pooling Layer (Pool)** 或 **Max Pooling**: 池化层，如最大池化（Max Pooling），减少数据维度同时保留最重要的信息。
3. **Activation Layer (Act)**: 激活函数层，比如ReLU (Rectified Linear Unit) 或 Leaky ReLU，给输入加上非线性变换。
4. **Batch Normalization (BN)**: 批标准化层，用于加速训练并改善模型性能，使得每批次的数据具有零均值和单位方差。
5. **Dropout Layer**: 防止过拟合的随机失活层，暂时关闭部分神经元的连接。
6. **Flatten Layer**: 展平层，将前面的三维数据展成一维，准备进入全连接层。
7. **Fully Connected Layer (FC)** 或 **Dense Layer**: 全连接层，每个节点与前一层所有节点相连，常用于分类任务的输出层。

每一层的功能有所不同，它们组合在一起构建出强大的图像识别、物体检测等深度学习模型。