model = Sequential([ layers.Lambda(rescale_fn, input_shape=(24, 24, 1)), layers.Conv2D(24, 3, padding='same', activation='relu'), layers.MaxPooling2D(), layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), layers.MaxPooling2D(), layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), layers.MaxPooling2D(), layers.Dropout(0.2), layers.Flatten(), layers.Dense(96, activation='relu'), layers.Dense(106)] )详细解释每一行代码

这段代码是用来构建一个卷积神经网络模型的。下面是每一行代码的解释：

1. `model = Sequential([ ... ])`：创建一个顺序模型，即一系列网络层按照顺序相连的模型。

2. `layers.Lambda(rescale_fn, input_shape=(24, 24, 1))`：使用 Lambda 层将输入数据进行归一化处理，其中 `rescale_fn` 是一个自定义的函数，用于将像素值从 0~255 映射到 0~1。

3. `layers.Conv2D(24, 3, padding='same', activation='relu')`：添加一个卷积层，共有 24 个滤波器，每个滤波器的大小为 3x3，使用 relu 激活函数。

4. `layers.MaxPooling2D()`：添加一个最大池化层，将卷积层的输出进行下采样，保留最大值。

5. `layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu')`：添加一个卷积层，共有 32 个滤波器，每个滤波器的大小为 3x3，使用 relu 激活函数。

6. `layers.MaxPooling2D()`：添加一个最大池化层，将卷积层的输出进行下采样，保留最大值。

7. `layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu')`：添加一个卷积层，共有 64 个滤波器，每个滤波器的大小为 3x3，使用 relu 激活函数。

8. `layers.MaxPooling2D()`：添加一个最大池化层，将卷积层的输出进行下采样，保留最大值。

9. `layers.Dropout(0.2)`：添加一个 Dropout 层，随机丢弃 20% 的神经元，以避免过拟合。

10. `layers.Flatten()`：将卷积层的输出展平，以便于连接全连接层。

11. `layers.Dense(96, activation='relu')`：添加一个全连接层，有 96 个神经元，使用 relu 激活函数。

12. `layers.Dense(106)`：添加一个输出层，有 106 个神经元，没有激活函数，用于对图像进行分类。