# 输入层 inputs = Input(shape = input_shape,name = "inputs") # 第1层卷积 conv1 = Conv2D(32,(3,3),name="conv1")(inputs) relu1 = Activation("relu",name="relu1")(conv1) # 第2层卷积 conv2 = Conv2D(32,(3,3),name ="conv2")(relu1) relu2 = Activation("relu",name="relu2")(conv2) pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2,2),padding="same",name="pool2")(relu2) # 第3层卷积 conv3 = Conv2D(64,(3,3),name="conv3")(pool2) relu3 = Activation("relu",name="relu3")(conv3) pool3 = MaxPooling2D(pool_size=(2,2),padding="same",name="pool3")(relu3) # 将Pooled feature map 摊平后输入全连接网络 x = Flatten()(pool3) # Dropout x = Dropout(0.25)(x) # 4个全连接层分别做10分类，分别对应4个字符 x = [Dense(10,activation="softmax",name="fc%d"%(i+1))(x) for i in range(4)] # 4个字符向量拼接在一起，与标签向量形式一致，作为模型输出 outs = Concatenate()(x) # 定义模型的输入与输出 model = Model(inputs=inputs,outputs=outs) model.compile(optimizer=OPT,loss=LOSS,metrics=["acc"])

这段代码是一个卷积神经网络（CNN）的模型定义和编译过程。首先，定义了一个输入层，接着定义了三层卷积层和池化层，并在第三层卷积层后将特征图flatten（摊平）成一维向量。然后，在全连接网络中加入了一个dropout层，以减轻过拟合的问题。接下来，定义了4个全连接层分别做10分类，分别对应4个字符，使用softmax作为激活函数。最后，将4个字符向量拼接在一起，与标签向量形式一致，作为模型输出。最后，使用compile函数编译模型，使用给定的优化器、损失函数和评估指标。