一个极简CNN包含哪些层？

一个极简CNN包含哪些层？

A.卷积层

B.池化层

C.全连接层

D.循环层

正确答案：ABC

答案解析：

选项A：卷积层是CNN（卷积神经网络）的核心组件，其主要作用是通过卷积核在输入数据上滑动进行卷积操作，从而自动提取数据中的局部特征。例如在图像识别任务中，卷积层可以学习到图像中的边缘、纹理等特征，是极简CNN不可或缺的部分。

选项B：池化层通常紧跟在卷积层之后，常见的有最大池化和平均池化。池化层的作用是对卷积层输出的数据进行降维，在保留主要特征的同时减少数据量和计算量，降低模型复杂度，防止过拟合，所以池化层也是极简CNN的常见组成部分。

选项C：全连接层一般位于CNN的末端，它将前面卷积层和池化层提取到的特征进行整合，将其映射到特定的输出空间，比如用于分类任务时，全连接层会输出各类别的概率。它能够综合全局信息进行最终的决策，是极简CNN完成任务的关键层。

选项D：循环层主要应用于循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）中，用于处理序列数据，能够捕捉序列中的长期依赖关系。而CNN主要用于处理具有网格结构的数据，如图像、音频频谱图等，并不依赖循环层来处理数据，所以循环层不属于极简CNN的组成部分。