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CNN Model Architecture CNN（卷积神经网络）的模型架构 由输入层、卷积层、池化层以及全连接层组成 ，通过卷积操作提取图像特征，并通过池化减少参数数量，最终通过全连接层进行分类或回归。 输入层 ：接收原始图像数据，可能需要进行预处理，如归一化、尺寸调整等。 卷积层 ：通过一系列可学习的卷积核（或称为滤波器）对输入图像进行卷积操作，以提取图像中的局部特征。每个卷积核都会生成一个特征图（feature map），这些特征图共同构成了卷积层的输出。 池化层 ：通常位于卷积层之后，用于对特征图进行下采样，以减少数据的空间维度和参数数量，同时保留重要特征。常见的池化操作包括最大池化和平均池化。 全连接层 ：将卷积层和池化层提取的特征进行全局整合，并映射到样本标记空间。全连接层的每个神经元都与前一层的所有神经
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