卷积神经网络结构不包括（）。

卷积神经网络结构不包括（）。
A、卷积层
B、池化层
C、全连接层
D、反馈层
正确答案：D
答案解析：
A选项卷积层：是卷积神经网络（CNN）的核心组成部分。在卷积层中，通过卷积核在输入数据上滑动并进行卷积运算，提取数据的局部特征。例如在图像识别任务中，卷积核可以捕捉图像中的边缘、纹理等信息。不同的卷积核可以学习到不同类型的特征，从而使得CNN能够对输入数据进行有效的特征提取，所以卷积层是CNN结构的一部分。
B选项池化层：通常接在卷积层之后。它的主要作用是对卷积层输出的特征图进行下采样，降低数据维度，减少计算量的同时保留主要特征。常见的池化方式有最大池化和平均池化。以最大池化为例，它在一个固定大小的窗口内取最大值作为池化后的结果，这样可以突出显著特征，同时对数据的平移、旋转等变换具有一定的鲁棒性，因此池化层是CNN结构的重要组成部分。
C选项全连接层：一般位于CNN的最后几层，将经过卷积层和池化层处理后的特征图展开成一维向量，然后通过全连接的方式将这些特征与输出层相连。全连接层的权重矩阵可以学习到特征之间的复杂关系，从而完成分类或回归等任务。例如在图像分类任务中，全连接层可以将提取到的图像特征映射到不同的类别概率上，所以全连接层是CNN结构的一部分。
D选项反馈层：在标准的卷积神经网络结构中并没有反馈层这一概念。CNN是一种前馈神经网络，数据从输入层开始，依次经过卷积层、池化层、全连接层等，最终得到输出结果，不存在从后层向前层反馈信息的反馈层结构，所以D选项符合题意。