('可以把图像识别的过程比喻成人类识别一只猫的过程，假设你从小没有见过猫，现在要通过学习来认识它们。
1. 观察（相当于输入图片）
你第一次看到一张照片，上面有一只猫。你并不知道它是什么动物，但你开始仔细观察它的特征，比如它有毛、四条腿、耳朵尖尖的、眼睛圆圆的。
2. 细节分析（相当于卷积层提取特征）
为了更好地记住猫的样子，你不会一下子记住整张图片，而是会先关注一些细节：
? 第一步：找轮廓 —— 你先看到它的形状，比如它有一个圆圆的头和一条长长的尾巴。
? 第二步：识别特征 —— 你注意到它的耳朵是三角形的，胡须是长长的，眼睛是竖着的。
? 第三步：颜色和纹理 —— 你发现猫的毛是柔软的，可能是橘色、灰色或黑白相间的。
这个过程类似于卷积神经网络（）的卷积层，它不会直接看整张图，而是用一个个小窗口扫描，找到局部特征（边缘、纹理、形状）。
3. 归纳总结（相当于池化层降维）
现在，你在脑海中整理这些信息，并忽略不重要的细节，比如背景的颜色、猫旁边的树。这类似于**池化层（pooling Layer）**的作用，它会“压缩”信息，去掉不重要的细节，只保留关键特征，让识别更高效。
4. 记住并分类（相当于全连接层分类）
你开始总结：“哦，原来这种小动物，四条腿、长胡须、尖耳朵，应该是猫！”
这就类似于**全连接层（Fully ected Layer）**的作用，把所有提取到的特征汇总，并将其映射到一个类别，比如“猫”或“狗”。