SimpleConvNet

SimpleConvNet通常是指一种相对简单的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）结构，它作为入门级别的模型，在计算机视觉领域常用于快速理解基本的图像处理概念。这种网络结构主要包括几个基本组件：

1. **卷积层** (Convolutional Layer)：使用滤波器（也叫核）对输入图像进行特征检测，提取局部空间内的特征。

2. **池化层** (Pooling Layer)：如最大池化(Max Pooling)，减小特征图的空间尺寸，同时保留重要的特征，防止过拟合。

3. **激活函数**：如ReLU (Rectified Linear Unit) 或 Sigmoid 函数，引入非线性，增加模型表达能力。

4. **全连接层** (Fully Connected Layer)：将前面卷积层得到的扁平化特征映射转换为一维向量，供后续分类或回归任务使用。

5. **softmax层** (for classification) 或 **输出层** (for regression)：最后的分类层对于多分类任务，会应用softmax函数给出每个类别的概率分布；如果是回归任务，则直接输出连续值。

由于其简单明了的设计，SimpleConvNet常被用作教学示例和基础实验平台，帮助初学者熟悉CNN的基本原理。然而，在实际任务中，更复杂的模型（如ResNet、VGG等）可能会有更优的表现。