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。

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环球分布于热力图实验示意图，包含3中环球元素分布及其权重热力图，每个示意图都对应不同的网络节点连接及数据分布。