2. 卷积层：卷积层是卷积神经网络的核心部分。它使用卷积核来与输入数据中的每个像素或一组像素进行卷积操作。卷积核是一个小的矩阵，其中每个元素都是一个可学习的参数。通过卷积操作，卷积层可以提取输入数据中的局部特征。
3. 池化层：池化层通常位于卷积层之后，用于减少数据的维度和计算复杂度。池化操作通常包括最大池化、平均池化和最小池化等。最大池化操作将每个窗口中的最大值作为输出，平均池化操作将每个窗口的平均值作为输出，最小池化操作将每个窗口的最小值作为输出。
4. 全连接层：全连接层是神经网络的最后一个层，它负责将提取的特征映射到目标类别上。在卷积神经网络中，全连接层通常位于网络的最后几层，用于对提取的特征进行分类或回归等任务。
除了以上组件外，C卷积神经网还包括一些其他组件，如激活函数、正则化器等。激活函数用于增加模型的非线性性，使得模型能够更好地学习和拟合数据。正则化器用于防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。
C卷积神经网由多个组件组成，这些组件协同工作，使得模型能够从原始数据中学习并提取有用的特征，从而实现各种计算机视觉任务。
