除了卷积之外的二维神经网络分类器

除了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs），还有一些其他的二维神经网络结构用于图像分类，尽管CNN因其在处理图像数据方面的优势而非常流行。以下是几种常见的二维分类器：

1. **全连接层（Fully Connected Layer）**：常用于图像分类的顶层，它将之前经过池化层处理后的特征图展平成一维向量，并通过一系列密集连接的神经元进行分类。

2. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：虽然主要用于序列数据，但也可以应用于图像描述生成等任务，比如利用LSTM（长短期记忆单元）或GRU（门控循环单元）来捕捉图片中局部到全局的信息。

3. **残差网络（Residual Networks, ResNets）**：这类网络引入了跳跃连接，允许信息绕过几个层级直接到达输出层，有助于解决深层网络训练过程中的梯度消失问题。

4. **注意力机制（Attention Mechanisms）**：在某些模型中，如Transformer，会分配不同的权重给输入的不同部分，这种方式在图像分类上可以实现对关键区域的关注。

5. **变换器网络（Transformers）**：这种架构最初是从自然语言处理领域发展而来，但在计算机视觉中也逐渐受到关注，它们通过自注意力机制来捕获全局上下文信息。

每种方法都有其独特的优势和适用场景，选择哪种取决于具体的问题、数据集特点以及所需的性能。