解释代码含义 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(80, 160, 3))) # (None, 80, 160, 3) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(62, activation='softmax')) # 36表示0-9数字和A-Z(a-z)字母的类别数
时间: 2023-11-11 12:02:22 浏览: 54
这段代码是用来构建一个卷积神经网络模,用于图像分类任务。
- `model Sequential()`: 创建一个Sequential模型对象,它是多个网络层的线性堆叠。
-model.add(Conv2D(, (3, 3), activation='relu', input_shape=(80, 160, 3)))`: 添加一个卷积层,其中32表示输出的特征图数量,(3, 3)表示卷积核的大小,activation='relu'表示激活函数为ReLU,input_shape=(80, 160, 3)表示输入图像的形状为(80, 160, 3)。
- `model.add(MaxPooling2D((2, 2)))`: 添加一个最大池化层,用于降低特征图的空间维度。
- `model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))`: 添加第二个卷积层,同样包括64个输出特征图。
- `model.add(MaxPooling2D((2, 2)))`: 添加第二个最大池化层。
- `model.add(Flatten())`: 将多维输入展平为一维向量,为后面的全连接层做准备。
- `model.add(Dense(64, activation='relu'))`: 添加一个全连接层,包含64个神经元,激活函数为ReLU。
- `model.add(Dense(62, activation='softmax'))`: 添加输出层,包含62个神经元,激活函数为softmax。这里的62表示0-9数字和A-Z(a-z)字母的类别数。
整个模型的结构是输入图像经过卷积和池化操作后,展平为一维向量,然后通过全连接层和输出层进行分类预测。
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