vgg11_bn网络结构

VGG11_bn是一个深度卷积神经网络模型，它是VGGNet系列中的一个变种。下面是VGG11_bn的网络结构：

输入层 -> (卷积层 -> 批归一化层 -> ReLU激活函数) x 1 -> 最大池化层 -> (卷积层 -> 批归一化层 -> ReLU激活函数) x 1 -> 最大池化层 -> (卷积层 -> 批归一化层 -> ReLU激活函数) x 2 -> 最大池化层 -> (卷积层 -> 批归一化层 -> ReLU激活函数) x 2 -> 最大池化层 -> (卷积层 -> 批归一化层 -> ReLU激活函数) x 2 -> 最大池化层 -> 全连接层 x 2 -> 输出层

具体来说，VGG11_bn包含11个卷积层和3个全连接层。每个卷积层后面都连接了一个批归一化层和ReLU激活函数。最大池化层用于降低特征图的尺寸。最后的全连接层用于将提取的特征映射到最终的类别预测上。

这是VGG11_bn的简化描述，实际实现中可能有一些细微的差异。希望这能回答你的问题！如果还有其他问题，请随时问我。