# 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"])
时间: 2023-11-02 21:06:24 浏览: 56
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。
相关问题
解释inputs = Input(shape=(100,100,3)) x = Conv2D(8, kernel_size=(5, 5), activation='relu')(inputs)
这段代码是使用Keras库来定义一个卷积神经网络模型的输入层和第一个卷积层。
- Input(shape=(100,100,3)):这行代码定义了模型的输入层。shape=(100,100,3)表示输入的张量形状是100x100大小的RGB图像,即有3个通道(红、绿、蓝)。这里使用Keras的函数Input来创建一个输入层,函数的参数是输入张量的形状。
- Conv2D(8, kernel_size=(5, 5), activation='relu'):这行代码定义了一个卷积层。Conv2D表示二维卷积层,8是输出通道数,kernel_size=(5,5)表示卷积核的大小是5x5,activation='relu'表示使用ReLU作为激活函数。x = 表示将输出的结果保存在变量x中。
综合起来,这段代码的意义是:定义一个输入形状为100x100x3的张量作为模型的输入层,然后通过一个卷积层将输入张量转换为一个8通道的特征图,使用ReLU作为激活函数。
class定义basic block模块之后如何放到def MEAN_Spot(opt): # channel 1 inputs1 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs2 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs3 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) # merge 1 inputs = layers.Concatenate()([inputs1, inputs2, inputs3]) conv1 = layers.Conv2D(3, (7,7), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs)后面
在 `def MEAN_Spot(opt)` 函数中,先定义了3个输入张量 `inputs1`、`inputs2`、`inputs3`,然后通过 `layers.Concatenate()` 将这3个张量沿着通道维度拼接为一个张量 `inputs`。接着通过一个卷积层得到一个输出张量 `conv1`。如果要使用 `BasicBlock` 模块,需要将这个卷积层替换为一个或多个 `BasicBlock` 模块。代码示例如下:
```python
class MEAN_Spot(opt):
# channel 1
inputs1 = layers.Input(shape=(42, 42, 1))
inputs2 = layers.Input(shape=(42, 42, 1))
inputs3 = layers.Input(shape=(42, 42, 1))
# merge 1
inputs = layers.Concatenate()([inputs1, inputs2, inputs3])
# BasicBlock
conv1 = BasicBlock(out_channels=64, kernel_size=3, strides=1)(inputs)
conv1 = BasicBlock(out_channels=64, kernel_size=3, strides=1)(conv1)
# ...
```
这里假设 `BasicBlock` 类已经定义好了,并且传入的参数是输出通道数 `out_channels`、卷积核大小 `kernel_size` 和步长 `strides`。需要注意的是,在实际使用中,可能还需要根据具体情况在 `BasicBlock` 中添加一些其他的层或操作。
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