卷积网络结构，1、输入层：将每个像素代表一个特征节点输入进来。 2、卷积操作部分：由多个滤波器组合的卷积层。卷积层中的滤波器数量决定了生成的feature map的数量。每个滤波器都会与前一层的局部感受野（也就是局部输入窗口）相连，并提取图像中不同的局部特征。卷积操作是通过步长和卷积操作实现的。 3、池化层：将卷积结果降维，通常使用滤波器大小作为步长大小。 4、全局平均池化层：对生成的feature map取平均值。 5、输出层：需要分成几类，相应就会有几个输出节点。