模型架构由4个卷积层组成,其次是完全连接的层和软max层.
描述下面的模型架构.
描述的模型架构是一种神经网络,特别是卷积神经网络 (CNN),通常用于图像分类任务.模型有一个输入层,它采用要分析的数据,然后通过四个卷积层.在每个卷积层中,一个过器或内核在输入数据中移动,并执行元素的乘法,创建能够检测输入数据的特定特征的特征地图.这些卷积层通常由某些形式的非线性激活函数 (如修正线性单位 (ReLU) 遵循,以及像最大组合 (max pooling) 这样的下样本操作,它减少了数据的维度,同时仍然保留了其显著的平坦特征.在通过卷积层后,输出数据完全通过了连接的数据层.在每个卷积层中,神经元可以通过元素的组合来实现元素的乘法,从而使得能够从前述模型的软概率和软概率模式中学习,从而通过一个模拟模型的软概率和总和解释,从而确保每个输出函数都能够通过一个比较简单的模拟模型来实现一个相同的概率.在之前描述的模型中,神经元能够通过每一个输出层进行连接,从而使得所有输出函数能够更容易地转换成一个相同的模拟模型.