1. 卷积层 (Convolution Layer)
卷积层通过“过滤器”（Filter/Kernel）在图像上滑动，提取特征（如边缘、纹理）。
过滤器 (3x3)
点击“单步执行”开始运算...
2. 池化层 (Pooling Layer)
池化层用于降维，减少参数数量，同时保留主要特征。这里演示最大池化 (Max Pooling)。
最大池化 (2x2, Stride=2)
在 2x2 区域内取最大值...
3. 全连接层 (Fully Connected Layer)
全连接层将提取的特征展平，并通过权重计算最终的分类概率。