請給我一個縮短的列表,
Context:卷積神經網路由輸入層,隱藏層和輸出層組成. 因為他們的輸入和輸出被啟用函式和最終的卷<unk>所掩蓋. 隱藏的層麵包括執行卷曲的層面. 這通常包括一層, 這個產品通常是Frobenius內部產品, 隨著捲曲核心沿著層的輸入矩陣滑動, 捲曲運算會生成一個特徵圖, 接下來是其他層面,  <unk>狀層  這樣一來, 這與視覺皮質中神經元對特定刺激的反應相似. 每個卷狀神經元只對自己的受體場處理資料. 雖然完全連線的前傳神經網路可以被用來學習特徵和分類資料, 但這種架構通常對較大的輸入 (例如高解析度影象) 不實用, 完全連線的層對於100×100大小的影象, 這樣可以讓網路更深入. 這樣一來, 僅需25個神經元才能完成. 在較少的引數上使用正規化的重量可以避免在早期神經網路的反傳播過程中看到的消失梯度和爆炸梯度問題.  標準的捲曲層可以被深度可分離的捲曲層取代, 深度轉卷是空間轉卷獨立地應用在輸入張數的每個通道上, 而點向轉卷是標準轉卷,  聚合層 <unk>合性網路可能包含本地和/或全球的聚合層以及傳統的<unk>合性層. 聚合層會透過將一層神經元叢集的輸出組合成下一層的單一神經元來減少資料的尺寸. 地方的集體化結合了小叢集, 全球聚合會影響特徵圖的所有神經元. 這樣的組合方式有兩種:最大和平均. 這樣一來, 數字化和數字化並不僅僅是數字化,  完全連線的層面 完全連線的層與另一層的每個神經元相連. 這與傳統的多層感知神經網路 (MLP) 相同. 顯示出這些影象的位置,  接收場 每個神經元都從前一層的幾個位置接收訊息. 每個神經元只能從前一層的受限區域 (稱為神經元的受容場) 接收輸入. 經常這個區域是一個方形 (例如5x5個神經元). 在完全連線的層面, 每個神經元都從較大面積的輸入層中獲取訊息. 這就是因為一次又一次的應用, 在使用擴充套件層時, 接收場中的畫素數量保持不變, 但當結合多層的效果時, 這個場的尺寸會越來越稀疏.  透過使用標準的<unk>合層來操作受體場大小. 透過可見和盲區的交錯, 擴大受體場大小而沒有增加引數數. 單一的擴充套件<unk>合層可以包含多個擴充套件比的濾鏡, 因此具有可變的受體場大小.  其他國家 每個神經網路中的神經元透過將特定的函式應用於前一層受體場所接收的輸入值來計算輸出值. 應用於輸入值的函式由重量和偏差 (通常是實數) 的向量決定. 學習包括<unk>代調整這些偏見和重量.  負量和偏差的向量稱為<unk>波器, 許多神經元都能使用相同的濾鏡. 這樣可以減少記憶體足跡, 因為所有共用過濾器的受體場上都使用單一偏差和單一重量向量,
卷積神經網路的關鍵元件/架構包括:  這些層會扭曲輸入矩陣,減少自由引數數,並讓網路更深入.  聚合層:這些層透過將一層的神經元叢集的輸出結合成下一層的單個神經元,  完全連線的層:這些層將一層的神經元連線到另一層的神經元.  每個神經元都從前一層的受限區域中接收訊息, 每個神經元都從較大面積的輸入層中接收訊息.  負量:負量和偏差的向量被神經函式用來從輸入值計算出輸出值.