多尺度卷积神经网络代码

以下是一个多尺度卷积神经网络的代码示例，其中包括了不同尺度的卷积层和池化层：

import tensorflow as tf

# 定义输入层
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(224, 224, 3))

# 第一个分支，尺度为 1
x1 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
x1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(x1)

# 第二个分支，尺度为 2
x2 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
x2 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(x2)
x2 = tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x2)
x2 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(x2)

# 第三个分支，尺度为 4
x3 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
x3 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(x3)
x3 = tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x3)
x3 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(x3)
x3 = tf.keras.layers.Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x3)
x3 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(x3)

# 将三个分支的输出合并
x = tf.keras.layers.concatenate([x1, x2, x3])

# 添加全连接层和输出层
x = tf.keras.layers.Flatten()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu')(x)
outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)

# 定义模型
model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

在这个示例中，我们定义了三个不同尺度的卷积层和池化层，分别对应尺度为 1、2 和 4。然后将它们的输出合并起来，再添加全连接层和输出层，最终得到一个多尺度卷积神经网络。