深度学习中的卷积神经网络(CNN)是由三种主要的层组成的：卷积运算层、池化层和全连接层。以CIFAR-10数据集为例，一个典型的卷积神经网络分类器的结构应该是[输入 - 卷积 - RELU激活 - 池化 - 全连接]。具体来说，输入层包含原始图片数据中的全部像素，长宽都是32，有RGB 3个颜色通道。在卷积层中，每个神经元会和上一层的若干小区域连接，计算权重和小区域像素的内积，得到的结果数据是[32*32*12]。接下来的RELU激活层会应用max(0,x)函数，结果数据依旧是[32*32*12]。池化层则进行下采样操作，将结果维度变为[16*16*12]。最后是全连接层，一般用于计算类别得分，得到的结果为[1*1*10]，其中的10对应10个不同的类别。整个卷积神经网络就是由这三种层叠加组成的。
卷积神经网络的卓越表现来自于它的组成层的精妙结合。卷积运算层通过在神经元之间共享权重，能够减少需要学习的参数数量，同时可以捕捉到局部特征，提高了模型的灵敏度。池化层则通过下采样的方式，减小了特征映射的维度，提高了运算的效率，同时可以提取更加抽象的特征。全连接层能够将高层抽象特征与最后的类别得分相结合，完成最终的分类任务。
在实际的卷积神经网络中，还会用到RELU激活层来增强模型的非线性表达能力，从而提高模型的拟合能力和收敛速度。这些层的有机结合，使得卷积神经网络在图像识别、目标检测、语音识别等领域取得了令人瞩目的成绩。而且，卷积神经网络的结构也允许它在不同的数据集上进行迁移学习，为其他任务带来了极大的便利。
总的来说，卷积神经网络的三种主要组成层相互协作，各司其职，使得整个神经网络能够更好地捕捉到输入数据的特征，并且在训练过程中逐渐优化各层的参数，最终实现了良好的分类和预测性能。这些特性使得卷积神经网络成为一个十分重要的深度学习模型，在大规模图像处理和分类任务中得到了广泛的应用。正因为如此，对于学习者来说，充分理解卷积神经网络的结构和原理，对于进一步深入学习和应用深度学习具有非常重要的意义。
