ZEROPAD2D -> CONV2D -> BATCHNORM -> RELU -> MAXPOOL -> FLATTEN -> DENSE

ZEROPAD2D是一种在输入的周围填充零值的操作，用于保持输入和输出的维度一致。CONV2D是卷积操作，使用指定的卷积核对输入进行卷积运算。BATCHNORM是批归一化操作，对卷积层的输出进行归一化处理。RELU是激活函数，用于引入非线性特性。MAXPOOL是最大池化操作，用于降低输入的高度和宽度尺寸。FLATTEN是将输入展平为一维向量。DENSE是全连接层，使用指定数量的神经元对输入进行线性变换，并应用激活函数来获得输出。

如果你想要达到更高的准确度，可以尝试使用更多的卷积层和池化层来提取更多的特征信息。你可以在卷积层之后使用批归一化和激活函数来进一步调整输出。你还可以尝试使用不同的优化器来训练模型，如Adam优化器。如果你遇到内存问题，可以尝试降低batch_size或者运行更多的epoch，直到训练精度达到稳定。

另外，如果输入和输出的维度不一样，你可以考虑使用卷积块来解决这个问题。卷积块是一个用于处理维度不一致的过渡块。你还可以尝试使用迁移学习，如MobileNetV2模型，来提高模型性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python吴恩达深度学习作业13 -- Keras教程](https://blog.csdn.net/qq_41476257/article/details/125748977)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [coursera-CNN-编程题中遇到的问题及重要知识点](https://blog.csdn.net/Lxg101015/article/details/119153241)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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