卷积神经网络的整体架构

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种广泛应用于图像识别和计算机视觉任务的深度学习模型。它的整体架构包括以下几个主要组件：

1. 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是CNN的核心组件，通过使用一系列可学习的滤波器（也称为卷积核）对输入图像进行卷积操作，提取图像的局部特征。每个滤波器会在输入图像上滑动，并计算出对应位置的卷积结果，生成一张特征图。

2. 激活函数（Activation Function）：在卷积层之后，通常会使用激活函数对特征图进行非线性变换，增加网络的表达能力。常用的激活函数包括ReLU（Rectified Linear Unit）、Sigmoid和Tanh等。

3. 池化层（Pooling Layer）：池化层用于减小特征图的空间尺寸，同时保留重要的特征信息。常用的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），通过对每个池化窗口内的特征值进行聚合操作，生成下采样后的特征图。

4. 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层将池化层输出的特征图展平为一维向量，并通过一系列全连接操作进行分类或回归等任务。全连接层的神经元与前一层的所有神经元相连，每个神经元都有一个权重和偏置。

5. Softmax层：在分类任务中，通常会在全连接层的输出上应用Softmax函数，将输出转化为概率分布，表示每个类别的概率。

整体架构可以根据具体任务的需求进行设计和调整，例如可以增加更多的卷积层和全连接层，引入正则化技术（如Dropout）来防止过拟合等。