基于shuffle、DSC和SConv的卷积神经网络结构示意图，展示了一个高效且轻量级的卷积神经网络设计，结合了shuffle、DSC和SConv操作，旨在通过减少模型复杂度和提高特征提取能力来改善性能。

MCBottleneck与MCAttn卷积神经网络结构示意图，MCBottleneck通过结合多个卷积层和跳跃连接来提取特征，而MCAttn模块则通过多尺度卷积和注意力机制来进一步处理和强化这些特征。

卷积神经网络（CNN）架构和训练过程概述，CNN通过卷积层提取特征，ReLU增加非线性，池化层降低维度，全连接层进行分类或回归。 训练过程中，通过前向传播计算输出，比较预测值与真实值，通过反向传播和梯度更新权重，不断优化网络参数，减小误差。

基于ReLU、Hidden layer的卷积神经网络结构示意图，包括卷积层、ReLU激活函数和输出层。卷积层通过卷积操作提取输入图像的特征，ReLU激活函数增加网络的非线性，最终输出处理后的图像特征。这种结构在图像识别、分类等任务中广泛应用。