从外部向卷积输出添加另一层

是指在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中，通过在卷积层的输出上添加额外的层来进一步处理特征图。

在CNN中，卷积层负责提取输入图像的特征，生成一系列的特征图。这些特征图可以被看作是对输入图像的不同抽象层次的表示。为了进一步提取和学习更高级别的特征，可以在卷积层的输出上添加其他类型的层，如全连接层、池化层或其他卷积层。

添加另一层的目的是通过进一步的处理和学习，提取更加抽象和高级的特征，以便更好地进行分类、识别或其他任务。例如，可以添加全连接层来将卷积层的输出映射到特定的类别或标签。全连接层可以通过权重矩阵和激活函数来实现对特征的非线性组合和映射。

在实际应用中，添加另一层可以根据具体任务和需求进行选择和设计。不同类型的层可以用于不同的任务，例如池化层用于降低特征图的维度，全连接层用于分类任务等。

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