解释一下下列代码的意思model.add(MaxPool2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add( Conv2D(filters=64, kernel_size=(5, 5), padding='same', activation='relu')) model.add( Conv2D(filters=128, kernel_size=(5, 5), padding='same', activation='relu')) model.add(MaxPool2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25))

这段代码是一个卷积神经网络模型的构建过程。让我一步步解释它的意思：

首先，`MaxPool2D(pool_size=(2, 2))` 表示添加一个最大池化层，用于下采样操作。这里的 `pool_size=(2, 2)` 指定了池化窗口的大小为 2x2。

接着，`Dropout(0.25)` 表示添加一个 Dropout 层，用于在训练过程中随机丢弃部分神经元，以减少过拟合风险。这里的 `0.25` 指定了丢弃的比例为 25%。

然后，`Conv2D(filters=64, kernel_size=(5, 5), padding='same', activation='relu')` 表示添加一个卷积层。这里的 `filters=64` 指定了输出的通道数为 64，`kernel_size=(5, 5)` 指定了卷积核的大小为 5x5，`padding='same'` 表示使用相同的边界填充方式，`activation='relu'` 表示使用 ReLU 激活函数。

接下来，又添加了一个类似的卷积层 `Conv2D(filters=128, kernel_size=(5, 5), padding='same', activation='relu')`，用于提取更高级的特征。

之后，再次添加了一个最大池化层 `MaxPool2D(pool_size=(2, 2))` 和一个 Dropout 层 `Dropout(0.25)`，用于进一步下采样和减少过拟合。

这段代码的目的是构建一个卷积神经网络模型，通过卷积层、池化层和 Dropout 层的堆叠，来提取图像特征并减少过拟合的风险。