CNN是部分连接网络，其最底层是特征提取层（卷积层），接着是池化层（Pooling），然后可以继续增加卷积、池化或全连接层。用于模式分类的CNN，通常在最后层使用softmax.
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卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。
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池表面钝化层 surface passivation
池化层
Pooled horizon
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针对该问题，通过对水旋澄清池悬浮层的研究，采用引出式自动监控系统来控制排泥，可避免污泥翻床对监控系统的影响，实现监控、排泥一体化。
To solve this problem, an inducing type automatic monitoring system is used to control discharge of sludge by the study on the suspension layer of the swirling clarifier.
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