卷积神经网络每一层的主要作用
卷积神经网络每一层的主要作用如下：
1. 卷积层：卷积层的主要作用是对输入的数据进行特征提取，通过卷积核扫描输入数据，提取数据的特征。卷积层可以检测输入数据特定的特征，每个特征图表达了前一层不同位置的特定特征。局部连接与权值共享的优点之一大大减少了网络的自由参数，一定程度上避免了网络过拟合，同时减小存储容量。
2. 池化层：池化层的作用是对卷积层检测的相同特征进行融合，将卷积层每一个特征图划分为若干局部切片，池化函数计算每个切片的统计特征。池化层特征图的数量和卷积层相同。常用的两种池化方式是最大值池化和平均池化，即取切片的最大值或平均值作为池化层特征图的输入。池化层对特征小范围的位移以及畸变具有不变性。
3. 全连接层：全连接层的主要作用是将输入图像在经过卷积和池化操作后提取的特征进行压缩，并且根据压缩的特征完成模型的分类功能。
