.Convolutional layers and fully connected layers are the two most important components of Convolutional Neural Networks (CNNs). They play a crucial role in image recognition and classification tasks. Let's dive into their specific functions and significance.

🔍首先，卷积层(Convolutional Layers)🔍

- 卷积层是CNN的核心部分，主要负责从输入数据中提取特征。它通过使用滤波器(kernel)扫描图像，以检测图像中的边缘、纹理和其他重要模式。这些滤波器就像一种特殊的“眼睛”，帮助网络识别图像中的关键信息。

- 例如，在识别猫的图像时，卷积层可以检测到猫耳朵、胡须等特征。

🧠接着，全连接层(Fully Connected Layers)🧠

- 全连接层位于CNN的末端，其功能类似于传统的多层感知器(MLP)。卷积层提取的特征被送入全连接层，进行最终分类决策。全连接层将所有局部特征整合起来，形成一个全局的特征表示。

- 换句话说，全连接层就像是大脑，综合了之前各层的信息，做出最后的判断。

💡总结💡

- 卷积层和全连接层相辅相成，共同完成复杂的图像识别任务。卷积层负责捕捉图像中的细节，而全连接层则负责将这些细节综合起来，做出准确的预测。

- 了解这两者的功能和作用，可以帮助我们更好地设计和优化神经网络模型，提高图像识别的准确性。

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