在PyTorch中，用于圖像分類的常見神經網絡層包括：
卷積層（Convolutional Layer）：這是圖像處理中的關鍵部分，用于從輸入圖像中提取特征。PyTorch中的nn.Conv2d類實現了二維卷積操作。
激活函數（Activation Function）：激活函數用于引入非線性因素，使神經網絡能夠學習更復雜的模式。常用的激活函數包括ReLU（Rectified Linear Unit）、Leaky ReLU、PReLU（Parametric Rectified Linear Unit）等。
池化層（Pooling Layer）：池化層用于降低特征圖的空間維度，減少計算量，同時保留重要特征。PyTorch中的nn.MaxPool2d和nn.AvgPool2d分別實現了最大池化和平均池化操作。
全連接層（Fully Connected Layer）：全連接層位于卷積和池化層之后，用于將提取到的特征向量映射到最終的類別概率分布。PyTorch中的nn.Linear類實現了全連接層操作。
Dropout層（Dropout Layer）：Dropout層用于在訓練過程中隨機丟棄一部分神經元的輸出來防止過擬合。PyTorch中的nn.Dropout類實現了Dropout操作。
Batch Normalization層（Batch Normalization Layer）：Batch Normalization層用于對每一層的輸入進行歸一化處理，加速模型收斂并提高泛化能力。PyTorch中的nn.BatchNorm2d類實現了二維Batch Normalization操作。
ReLU6層（ReLU6 Layer）：ReLU6是一種改進的ReLU激活函數，它在輸入值大于0時保持線性，當輸入值大于6時飽和為0。這有助于減少模型中的非線性計算量。
Hardswish層（Hardswish Layer）：Hardswish是一種自門的非線性激活函數，它通過引入一個閾值來控制激活的程度。Hardswish函數在MobileNet等輕量級模型中得到了廣泛應用。
這些層可以組合在一起形成完整的圖像分類網絡。例如，ResNet（Residual Network）就是一種常見的卷積神經網絡結構，它通過引入殘差連接來解決深度神經網絡的梯度消失和表示瓶頸問題。
