接受2组输入的CNN架构

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像和视频处理任务。它的输入是二维图像或者具有时间序列的数据，通过多个卷积层和池化层来提取输入中的特征，并通过全连接层进行分类或回归等任务。

CNN架构一般包括以下几个关键组件：

1. 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是CNN的核心组件之一，通过一系列卷积核对输入进行卷积操作，提取图像的局部特征。卷积操作可以有效地减少参数数量，并保留图像的空间结构信息。
2. 激活函数（Activation Function）：激活函数引入非线性性质，增强CNN模型的表达能力。常用的激活函数包括ReLU、Sigmoid、Tanh等。
3. 池化层（Pooling Layer）：池化层用于减小特征图的空间尺寸，减少模型参数数量，同时保持重要的特征。常用的池化操作有最大池化和平均池化。
4. 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层将卷积层和池化层提取的特征映射转化为模型输出。全连接层中的每个神经元与前一层的所有神经元相连接。
5. 损失函数（Loss Function）：损失函数用于衡量模型输出与真实标签之间的差异，常用的损失函数包括交叉熵损失、均方误差等。

CNN广泛应用于计算机视觉领域，包括图像分类、目标检测、语义分割等任务。同时，CNN在自然语言处理领域也有应用，如文本分类、情感分析等。以下是一些推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以帮助实现和部署CNN架构：

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