正确答案是A: recurrent layer。
### 专业分析
在卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)中,常见的网络层包括:
1. **Convolutional Layer(卷积层)**:
- 这是CNN的核心层,负责提取输入数据的局部特征。通过过滤器(卷积核)在输入数据上滑动,生成特征图,是CNN实现空间特征提取的基础。
2. **Pooling Layer(池化层)**:
- 通常跟随在卷积层之后,用于降低特征图的空间维度(即尺寸缩小),减少参数量和计算量,同时控制过拟合。常见的池化方法有最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。
3. **Fully Connected Layer(全连接层)**:
- 位于CNN结构的末端,用于将前面的特征信息整合并输出最终的预测结果。每一个神经元与上一层的所有神经元相连,类似于传统神经网络中的运作方式。
4. **Recurrent Layer(循环层)**:
- 这是循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)常见的层,用于处理序列数据,不常用于CNN中。其主要功能是通过循环结构捕捉序列数据的时间动态信息,用于自然语言处理、时间序列预测等场景。
因此,recurrent layer不是CNN常见的网络层。