CNN是一种多层神经网络，具有模式识别能力及表示能力，它可以将输入信息和联系映射成特征，从而帮助人们理解输入信息。由于其灵活性，CNN在许多领域都有广泛的应用，比如自动驾驶、医学影像分析、机器视觉、数据挖掘、自然语言处理、网络安全等等。因此，对于CNN的排列组合来说，其实是没有固定的的，可以根据不同的应用场景以及相应的数据来进行调整，所以其排列组合没有上限。CNN是目前人工智能应用最为关键的一个技术，它是通过在设定好的卷积层之间顺序传递输入信息实现深度学习的一种方式，因此对CNN的参数排列组合有着很大的影响，可以通过不断优化模型的参数提升模型的准确率。