简约风神经网络结构示意图插画素材

绘制一张用于学术论文的卷积神经网络（CNN）结构示意图，风格参考基础 CNN 教材插图，但信息表达更加完整和规范。网络结构为：输入层 → 卷积层 → 激活函数层（ReLU） → 池化层 → 全连接层 → 输出层。在输入层中，使用单个二维特征图表示输入，并标注“输入层（H × W × C）”。在卷积层中，使用多张堆叠的特征图表示输出通道，同时在输入特征图上明确绘制一个局部感受野区域（小矩形），并连接到一个标注为“3×3 卷积核”的小方块，用以表示卷积核在局部区域上进行滑动卷积操作，体现局部连接与权值共享的概念。在卷积层后单独标注“ReLU 激活函数”，并在卷积特征图旁以文字形式标注 “ReLU: f(x)=max(0,x)”，说明非线性激活过程。在池化层中，使用尺寸明显缩小的特征图堆叠表示，并在其中标注一个 2×2 池化窗口，用以明确表示最大池化（Max Pooling）或下采样操作，同时体现空间分辨率降低。在全连接层之前明确标注“Flatten”，表示二维特征图被展开为一维特征向量，全连接层使用竖直排列的神经元节点表示，并在旁边标注公式 “y = W x + b”。输出层使用较少数量的节点表示最终输出结果。各层之间使用粗实线箭头表示数据流方向，并在关键位置标注特征尺寸变化：H × W × C → H × W × D → H/2 × W/2 × D → 1 × 1 × K。整体采用简洁、扁平化的矢量风格（vector style），白色背景，低饱和度配色（浅蓝、浅紫、浅绿色），图中不出现卡通风格、不出现人物、不出现真实照片，所有文字使用中文或数学符号，适合直接插入硕士学位论文作为理论基础示意图。