卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，在计算机视觉和图像识别任务中取得了显著的成功。CNN包括多个不同类型的层，每一层都有不同的功能和作用。下面将介绍卷积神经网络中常见的几种层：

1. 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是CNN的核心层之一，用于提取输入数据的特征。在卷积层中，通过滤波器（filter）对输入数据进行卷积操作，从而检测图像中的边缘、纹理等特征。

2. 池化层（Pooling Layer）：池化层通常紧跟在卷积层之后，用于减小特征图的尺寸，并保留最显著的特征。常见的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。

3. 激活层（Activation Layer）：激活层在卷积层或池化层后面，通过引入非线性函数（如ReLU）将特征图的值转换为非线性形式。这有助于网络学习非线性关系，提高网络的表达能力。

4. 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层通常位于网络的最后几层，负责将卷积层提取的特征映射到输出类别。全连接层中的每个神经元都与前一层的所有神经元相连，通过权重学习进行分类。

5. 损失层（Loss Layer）：损失层是CNN的最后一层，用于计算模型的损失函数。常见的损失函数包括交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）和均方误差（Mean Squared Error），用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。

综上所述，卷积神经网络主要包括卷积层、池化层、激活层、全连接层和损失层等几种层。这些层共同作用，构成了一个端到端的深度学习模型，广泛应用于图像识别、目标检测等领域，展现出强大的特征提取和分类能力。