画出这段代码的网 model = models.Sequential([ layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1. / 255, input_shape=(img_height, img_width, 3)), layers.Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)), # 卷积层1,卷积核3*3 layers.Av
时间: 2023-09-17 17:09:56 浏览: 47
这段代码定义了一个简单的卷积神经网络模型,可以用如下的图示来表示:
```
input (batch_size, img_height, img_width, 3)
|
Rescaling (batch_size, img_height, img_width, 3)
|
Conv2D (batch_size, img_height-2, img_width-2, 16)
|
AveragePooling2D (batch_size, (img_height-2)/2, (img_width-2)/2, 16)
|
Conv2D (batch_size, (img_height-4)/2, (img_width-4)/2, 32)
|
AveragePooling2D (batch_size, ((img_height-4)/2-2)/2, ((img_width-4)/2-2)/2, 32)
|
Flatten (batch_size, ((img_height-4)/2-2)/2 * ((img_width-4)/2-2)/2 * 32)
|
Dense (batch_size, 10)
|
softmax (batch_size, 10)
```
其中,Rescaling 层将输入进行预处理,将像素值缩放到 0 到 1 之间。Conv2D 层添加了一个卷积层,该层包含了 16 个 3x3 的卷积核,使用 ReLU 激活函数进行激活。AveragePooling2D 层进行平均池化操作,对卷积层的输出进行下采样,降低特征图的维度。Flatten 层将特征图展开成一维的向量,Dense 层添加一个全连接层,输出维度为 10,使用 softmax 函数进行激活,得到最终的分类结果。
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