解释inputs = Input(shape=(100,100,3)) c = Conv2D(8, kernel_size=(5, 5), activation='relu')(inputs) p = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(c) r1 = Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), activation='relu')(p) r2 = Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), activation='relu')(p) r = Multiply()([r1,r2]) x = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(r) x = Conv2D(32, kernel_size=(5, 5), activation='relu')(x) x = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(x) x = Flatten()(x) x = Dense(120, activation='relu')(x) x = Dense(84, activation='relu')(x) x = Dense(10, activation='softmax')(x) rcnn1_model = Model(inputs=inputs,outputs = x)

这段代码用于创建一个卷积神经网络模型，其结构如下：

1. 定义输入层inputs，它的形状为(100,100,3)，即输入的图像大小是100x100，通道数为3(RGB)。
2. 定义第一个卷积层c，它有8个卷积核，每个卷积核的大小为5x5，激活函数为ReLU。这一层用于提取图像特征。
3. 定义第一个池化层p，它的池化窗口大小为2x2，用于降低特征图的尺寸和参数数量。
4. 定义两个卷积层r1和r2，它们有16个卷积核，每个卷积核的大小为5x5，激活函数为ReLU。这两层用于提取不同的特征图。
5. 定义一个Multiply层，用于将r1和r2的特征图进行逐元素相乘，得到一个新的特征图r。
6. 定义第二个池化层x，它的池化窗口大小为2x2，用于进一步降低特征图的尺寸和参数数量。
7. 定义第三个卷积层x，它有32个卷积核，每个卷积核的大小为5x5，激活函数为ReLU。这一层用于进一步提取特征。
8. 定义第四个池化层x，它的池化窗口大小为2x2，用于进一步降低特征图的尺寸和参数数量。
9. 将特征图展平为一维向量，以便进行全连接层的计算。
10. 定义第一个全连接层x，它有120个神经元，激活函数为ReLU。
11. 定义第二个全连接层x，它有84个神经元，激活函数为ReLU。
12. 定义输出层x，它有10个神经元，激活函数为Softmax，用于进行图像分类任务。
13. 使用Model函数将输入层inputs和输出层x连接起来，创建一个完整的卷积神经网络模型rcnn1_model。

这个模型的主要特点是在卷积层之间增加了一个Multiply层，用于将不同卷积层提取出的特征图进行逐元素相乘，增加模型的表达能力。