在深度学习网络中，每一层都会对输入数据进行一些复杂的处理，从而逐渐抽象出数据的特征。对于图像数据通常会使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network。CNN)作为深度学习网络的一种类型，在CNN中每一层都有不同的任务和目的，具体如下：卷层(omvolutionalLayer)subsamplin，对输入图像进行卷积运算以提取图像中的特征。
卷积运算是一种特殊的矩阵运算，可以检测图像中的局部模式，如边缘颜色和纹理等。
池化层(Pooling Layer)，对卷积层的输出进行池化操作以降低数据的维度。池化操作可以是最大池化平均池化或随机池化等。全连接层(Fully Connected Layer)：hidden layer 1 hidden layer 2。将前面的卷积层和池化层的输出转换为一个一维向量，然后将其传递给下一层或者输出到下一层。
全连接层通常用于分类任务。激活层(Activation Layer)：对全连接层的输出进行非线性变换，以引入非线性因素。常见的激活函数包括ReLU Sigmoid和Tanh等。输出层(Output Layer)：根据任务的不同，输出层可以是分类结果或者回归结果。
对于图像分类任务通常会使用Softmax函数，将输入映射到分类结果上。在CNN中每一层的输入和输出都是一种特征表示，通过逐渐抽象和转换，最终得到一种能够描述图像内容的特征向量。这个特征向量可以用于分类回归检测等任务。
需要注意的是，深度学习网络的设计和调整需要根据具体的任务和数据集进行调整和优化。因此在确定每一层需要做什么事情之前，需要进行充分的实验和验证。