inputs(48*48*1) -> conv(24*24*64) -> conv(12*12*128) -> conv(6*6*256) -> Dropout -> fc(4096) -> Dropout -> fc(1024) -> outputs(7)

这是一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），用于情感识别任务。输入是一个48*48的灰度图像，经过三层卷积层（每层后面跟着一个2x2的最大池化层），然后通过Dropout层进行正则化，再接两层全连接层，最后输出一个7维的向量，表示7种情感的置信度。其中卷积层使用的卷积核大小为3x3，每层分别有64、128、256个卷积核，全连接层分别有4096、1024个神经元。

相关问题

## -------------Encoder------------- h1 = self.conv1(inputs) # h1->320*320*64

这段代码是 U-Net 网络中的编码器部分，通过一个卷积层 `conv1` 对输入 `inputs` 进行特征提取。`inputs` 的尺寸为 320x320x通道数，经过 `conv1` 层后，输出的特征图的尺寸为 320x320x64，其中 64 为 `conv1` 层设置的卷积核数量。这个特征图将作为下一层编码器的输入。整个 U-Net 网络结构是一个自编码器，可以用于图像分割任务等。

def mhsa_block(input_layer, input_channel): # W, H = 25, 25 W, H = int(input_layer.shape[1]), int(input_layer.shape[2]) # From 2-D to Sequence: WxHxd -> W*Hxd (e.g., 25x25x512 -> 1x625x512) conv = Reshape((1, W*H, input_channel))(input_layer) # Position Encoding: 1x625x512 -> 1x625x512 pos_encoding = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Element-wise Sum: 1x625x512 conv = Add()([conv, pos_encoding]) # Query: Conv1x1 --> 1x625x512 conv_q = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Key: Conv1x1 --> 1x625x512 conv_k = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Value: Conv1x1 --> 1x625x512 conv_v = Conv2D(input_channel, 1, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv) # Transposed Key: 1x512x612 conv_k = Permute(dims=(1, 3, 2))(conv_k) # Content-content: Query * Key_T --> 1x625x625 conv = Dot(axes=(3,2))([conv_q, conv_k]) conv = Reshape((1, W*H, W*H))(conv) # Softmax --> 1x625x625 conv = Softmax()(conv) # Output: Dot(1x625x625, 1x625x512) --> 1x625x512 conv = Dot(axes=(3,2))([conv, conv_v]) # From Sequence to 2-D conv = Reshape((W, H, input_channel))(conv) return conv 定义后如何调用

可以通过以下方式调用该函数：

input_layer = Input(shape=(25, 25, 512))
output_layer = mhsa_block(input_layer, 512)
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

其中 `Input(shape=(25, 25, 512))` 用于定义输入特征图的形状，而 `mhsa_block(input_layer, 512)` 则是将输入特征图通过 MHSA 模块处理得到输出特征图。最后通过 `Model` 函数将输入和输出包装成一个模型，以便进行训练或者预测。