在人工智能领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种常用的深度学习模型，用于处理图像和视频数据。CNN的层次结构可以分为以下几个部分：
1. 输入层（Input Layer）：这是网络的第一层，通常包含一个或多个输入特征图。输入特征图可以是原始图像、经过预处理后的图像等。
2. 卷积层（Convolutional Layer）：这是CNN的核心层，主要负责提取输入数据的特征。在每一层的卷积核中，会与输入数据进行卷积运算，得到一组特征图。这些特征图包含了输入数据在不同位置的特征信息。
3. 激活层（Activation Layer）：激活层通常包括ReLU激活函数，用于将上一层的特征图进行非线性变换，以增加网络的表达能力。
4. 池化层（Pooling Layer）：池化层主要用于减少特征图的空间尺寸，降低计算复杂度。常见的池化操作有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。
5. 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层是CNN的最后一层，它将上一层的特征图进行线性变换，输出最终的分类结果。全连接层的数量取决于网络的深度和任务类型。
6. 输出层（Output Layer）：输出层通常是一个多分类器或者回归器，用于预测输入数据的类别或者回归值。输出层的数量取决于任务类型和数据集的大小。
7. 损失函数（Loss Function）：损失函数用于衡量网络在训练过程中的性能，常见的损失函数有交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）和均方误差损失（Mean Squared Error Loss）。
8. 优化器（Optimizer）：优化器用于更新网络的参数，使网络的预测性能达到最优。常见的优化器有随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）、Adam、RMSProp等。
9. 正则化（Regularization）：正则化是一种防止过拟合的技术，通过引入惩罚项来限制网络的权重。常见的正则化方法有L1正则化、L2正则化、Dropout等。
10. 训练循环（Training Loop）：训练循环是神经网络训练的主要过程，包括前向传播、计算损失、反向传播和参数更新等步骤。训练循环通常在一个循环中完成，直到满足停止条件。
总之，CNN的层次结构主要包括输入层、卷积层、激活层、池化层、全连接层、输出层、损失函数、优化器、正则化和训练循环等部分。通过这些层次结构的相互协作，CNN能够有效地处理图像和视频数据，实现各种复杂的任务，如图像分类、目标检测、语义分割等。
