卷积运算,池化,填充,softmax函数属于卷积神经网络

卷积运算、池化、填充和softmax函数都是卷积神经网络中常用的操作和函数。

卷积运算是卷积神经网络中最重要的操作之一。它将输入的图像或特征图与卷积核进行卷积操作，从而提取出图像的局部特征。卷积运算在卷积神经网络中的多个卷积层中被广泛应用，能够通过多个卷积核的不同权重提取出不同的特征。

池化操作是卷积神经网络中常用的一种降维操作。它通过将特征图进行缩小，减少参数和计算量，在保留关键特征的前提下，进一步提取图像的抽象特征。常见的池化操作有最大池化和平均池化，分别选择局部区域的最大值或均值作为池化结果。

填充操作在卷积神经网络中用于保持输入特征图的尺寸。在进行卷积运算时，为了保持输出特征图的尺寸与输入特征图相同，可以对输入特征图进行填充操作，即在图像的边缘添加一圈固定值的像素。

Softmax函数是一种常用的激活函数，在卷积神经网络中常用于分类任务的最后一层。它将输入的向量转化为概率分布，使得每一个元素都表示一个类别的概率。Softmax函数的输出可以解读为对各个类别的置信度，通过选择概率最高的类别进行分类。

综上所述，卷积运算、池化、填充和Softmax函数都是卷积神经网络中常用的操作和函数，它们通过提取特征、降维、保持尺寸和分类概率等方式，共同构建了卷积神经网络的基础。