卷积神经网络，作为当今人工智能领域的热门话题，其内部结构的奥秘一直吸引着众多研究者和爱好者，卷积神经网络通常包括哪几层呢？
卷积层是卷积神经网络的核心组成部分，它通过卷积操作对输入数据进行特征提取，在这个过程中，不同的卷积核能够捕捉到不同的特征，从而为后续的处理提供丰富的信息。
池化层在卷积神经网络中也扮演着重要角色，其主要作用是对特征图进行下采样，减少数据量的同时保留主要特征，从而降低计算复杂度，并在一定程度上防止过拟合。
全连接层通常位于卷积神经网络的末端，它将前面提取到的特征进行整合和分类，输出最终的预测结果。
还有一些其他的层结构，如归一化层、激活层等，它们在卷积神经网络的性能优化和功能实现中也发挥着各自的作用。
了解卷积神经网络的各个层结构对于深入理解和应用这一技术至关重要，只有掌握了这些知识，我们才能更好地利用卷积神经网络解决各种实际问题。
文章参考来源：相关人工智能领域的学术研究及技术文档。
