請給我一個簡短的帶專案符號的列表，列出摺積神經網路中的關鍵元件/架構。
摺積神經網路由輸入層、隱藏層和輸出層組成。在任何前饋神經網路中，任何中間層都被稱為隱藏層，因為它們的輸入和輸出被啟用函式和最終摺積掩蓋。在摺積神經網路中，隱藏層包括執行卷積的層。通常包括執行卷積核與層輸入矩陣的點積的層。這個乘積通常是Frobenius內積，其啟用函式通常是ReLU。當摺積核沿著層的輸入矩陣滑動時，摺積操作產生一個特徵圖，這反過來又有助於下一層的輸入。這之後是其他層，如池化層、全連線層和歸一化層。

摺積層

摺積層摺積輸入並將其結果傳遞給下一層。這類似於視覺皮層中神經元對特定刺激的響應。每個摺積神經元僅處理其感受野的資料。雖然完全連線的前饋神經網路可以用於學習特徵和分類資料，但是對於較大的輸入（例如高解析度影象），這種架構通常是不切實際的，因為每個畫素都是相關的輸入特徵，需要大量的神經元。例如，對於大小為100×100的影象的完全連線層，第二層中每個神經元有10,000個權重。摺積減少了自由引數的數量，使網路可以更深。例如，使用5×5的平鋪區域，每個區域具有相同的共享權重，只需要25個神經元。使用規則化權重覆蓋較少的引數可以避免在早期神經網路的反向傳播過程中出現消失梯度和爆炸梯度問題。

為了加速處理，標準摺積層可以被深度可分離摺積層所取代，後者基於深度摺積後跟點摺積。深度摺積是獨立地應用於輸入張量的每個通道的空間摺積，而點摺積是限制使用的標準摺積，僅用於

池化層
摺積網路可以包括本地和/或全域性池化層以及傳統的摺積層。池化層透過將一層中神經元群的輸出組合成下一層中的單個神經元來減少資料的維數。本地池化將小的聚類組合在一起，通常使用2×2的平鋪大小。全域性池化作用於特徵圖的所有神經元。目前使用的兩種常見池化型別是最大值和平均值。最大池化使用特徵圖中每個區域性神經元群的最大值，而平均池化取平均值。

全連線層
全連線層將一層中的每個神經元連線到另一層中的每個神經元。它與傳統的多層感知器神經網路（MLP）相同。扁平化矩陣透過全連線層進行分類。

感受野
在神經網路中，每個神經元從前一層的某些位置接收輸入。在摺積層中，每個神經元僅從稱為神經元感受野的前一層的受限區域接收輸入。通常，該區域是一個正方形（例如5×5個神經元）。而在完全連線的層中，感受野是整個前一層。因此，在每個摺積層中，每個神經元從輸入中獲取的區域比前面的層更大。這是由於反覆應用摺積，它考慮了畫素的值以及其周圍的畫素。當使用擴張層時，感受野中的畫素數量保持不變，但是當組合幾個層的效果時，該區域更稀疏地填充。

為了根據需要操縱感受野大小，有一些替代標準摺積層的方法。例如，擴張摺積擴充套件了感受野大小，而不增加引數數量，方法是交錯可見和盲區域。此外，單個擴張摺積層可以包括具有多個擴張比率的濾波器，從而具有可變的感受野大小。

權重
神經網路中的每個神經元透過將從前一層的感受野中接收到的輸入值應用於特定函式來計算輸出值。應用於輸入值的函式由權重向量和偏差（通常是實數）確定。學習包括迭代地調整這些偏差和權重。

權重和偏差的向量稱為濾波器，並表示輸入的特定特徵（例如，特定形狀）。CNN的一個顯著特點是許多神經元可以共享相同的濾波器。這減少了記憶體佔用，因為在共享該濾波器的所有感受野中使用單個偏差和單個權重向量，而不是每個感受野都有自己的偏差和向量加權。
卷積神經網路的關鍵元件/架構包括：

卷積層：這些層對輸入矩陣進行卷積並減少自由引數的數量，並使網路更深。

池化層：這些層透過將一層神經元簇的輸出組合到下一層的單個神經元中來減少資料的維度。

全連線層：這些層將一層中的每個神經元連線到另一層中的每個神經元。

感受野：每個神經元從前一層的一個限制區域接收輸入，稱為神經元的感受野。在卷積層中，每個神經元從輸入中比前一層更大的區域獲取輸入。

權重：神經函式使用權重和偏差向量來根據輸入值計算輸出值。