當我們講解卷積神經網絡（CNN）中每一層之間的關係時，我們主要關注它們如何相互作用以提取特徵並進行分類。以下是每一層之間的關係和它們的互動：

1. **輸入層（Input Layer）**：
- 輸入層接收原始圖像數據，作為整個網絡的起點。在這個例子中，輸入圖像的尺寸是 32x32 像素。

2. **卷積層（Convolutional Layer）C1**：
- 輸入層傳遞圖像數據到卷積層 C1。C1 層通過卷積核（filters）進行卷積操作，提取圖像中的局部特徵，生成 6 個 28x28 的特徵圖。卷積操作可幫助捕捉圖像中的邊緣、角點等基本特徵。
- 卷積操作公式：每個特徵圖 = 卷積核 * 輸入圖像 + 偏置（bias）。

3. **池化層（Subsampling Layer）S2**：
- C1 層的特徵圖傳遞到池化層 S2。S2 通過池化操作（如最大池化）縮小特徵圖的尺寸，從 28x28 縮小到 14x14，減少計算量和參數數量，同時保留重要的空間特徵。
- 池化操作示例：最大池化（Max Pooling）從每個 2x2 區域中取最大值。

4. **卷積層（Convolutional Layer）C3**：
- S2 層的特徵圖傳遞到卷積層 C3。C3 層進一步通過更多卷積核進行卷積操作，生成 16 個 10x10 的特徵圖，提取更高層次的特徵。

5. **池化層（Subsampling Layer）S4**：
- C3 層的特徵圖傳遞到池化層 S4。S4 再次進行池化操作，將特徵圖尺寸縮小到 5x5，進一步減少計算量和參數數量。

6. **卷積層（Convolutional Layer）C5**：
- S4 層的特徵圖傳遞到卷積層 C5。C5 層進行最後一次卷積操作，生成 120 個特徵圖。由於輸入尺寸已經縮小到 5x5，卷積核大小應該是 5x5，因此每個卷積操作的結果是一個單一的值，形成 1x1 的特徵圖。

7. **全連接層（Fully Connected Layer）F6**：
- C5 層的特徵圖傳遞到全連接層 F6。F6 層展平（flatten）特徵圖並將其輸入到全連接神經元中，包含 84 個神經元。全連接層負責將之前提取的特徵進行整合，用於最終的分類決策。

8. **輸出層（Output Layer）**：
- F6 層的輸出傳遞到最終的輸出層。輸出層包含 10 個神經元，對應於 10 個分類。每個神經元的輸出值代表該分類的概率。通過使用 softmax 函數，可以將這些值轉換為概率分佈。

總結：
- 輸入層提供原始圖像數據。
- 卷積層提取局部和高層次特徵。
- 池化層減少特徵圖尺寸和計算量。
- 全連接層綜合特徵進行分類決策。
- 輸出層給出最終分類結果。

這樣的層次關係和互動使得卷積神經網絡能夠有效地從圖像中提取特徵並進行準確的分類。