fig 1-b cnn

图1-B展示了一个卷积神经网络（CNN）的基本结构。CNN是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别和处理任务。在这个图中，我们可以看到输入层、卷积层、激活函数层、池化层和全连接层等主要组成部分。输入层接收原始图像数据，卷积层通过卷积操作提取图像的特征，激活函数层引入非线性特性以增强模型的表达能力，池化层降低特征图的空间维度，全连接层将提取到的特征映射到最终的分类结果。通过这些层次的组合，CNN能够自动学习图像中的关键特征并进行高效识别。