输出该网络结构图:输入层 -> Reshape层 -> 卷积层 -> 池化层 -> 卷积层 -> 池化层 -> Flatten层 -> 全连接层 -> 输出层
时间: 2024-05-20 12:13:16 浏览: 6
很抱歉,作为语言模型,我无法生成图片。但是,我可以给你描述每一层的输入输出尺寸和参数数量:
1. 输入层:输入数据的尺寸为 (batch_size, input_height, input_width, input_channels)。
2. Reshape层:将输入数据 reshape 成 (batch_size, input_height, input_width, input_channels),输出尺寸与输入尺寸相同。
3. 卷积层:使用 n 个大小为 (kernel_height, kernel_width, input_channels, output_channels) 的卷积核对输入数据进行卷积操作,其中 n 是卷积核的数量。卷积操作后,输出数据的尺寸为 (batch_size, output_height, output_width, output_channels),其中 output_height 和 output_width 取决于卷积核、步长和填充方式。卷积层的参数数量为 (kernel_height * kernel_width * input_channels + 1) * output_channels。
4. 池化层:对输入数据进行池化操作,通常使用最大池化或平均池化。池化操作后,输出数据的尺寸为 (batch_size, output_height, output_width, input_channels),其中 output_height 和 output_width 取决于池化核和步长。池化层没有可训练的参数。
5. 卷积层:同第 3 层卷积层。
6. 池化层:同第 4 层池化层。
7. Flatten层:将输入数据展开成一维张量,输出尺寸为 (batch_size, flattened_size),其中 flattened_size 是展开后的元素个数,等于 output_height * output_width * output_channels。
8. 全连接层:将输入数据与权重矩阵相乘,并加上偏置向量,然后使用激活函数对结果进行非线性变换。输出尺寸为 (batch_size, num_units),其中 num_units 是全连接层的神经元数量。全连接层的参数数量为 flattened_size * num_units + num_units。
9. 输出层:将全连接层的输出数据与权重矩阵相乘,并加上偏置向量,然后使用 Softmax 函数对结果进行归一化,得到每个类别的概率分布。输出尺寸为 (batch_size, num_classes),其中 num_classes 是类别数量。输出层的参数数量为 num_units * num_classes + num_classes。