| 网络层 | 参数 | | 输入层 | 输入矩阵$x\text{=}\left\{ {{x}_{\text{1}}},{{x}_{\text{2}}},\cdot \cdot \cdot ,{{x}_{n}} \right\}$ | | 归化层 | 归化后矩阵${{x}^{'}}\text{=}\left\{ x_{\text{1}}^{'},x_{\text{2}}^{'},\cdot \cdot \cdot ,x_{n}^{'} \right\}$ | | 卷积层C1 | 卷积大小$3\times 3$,核个数32,步长为1,ReLU激活,regularizer=0.000 1 | | 池化层P1 | 最大池化,池化窗口$2\times 2$,步长为2,regularizer=0.000 1 | | 卷积层C2 | 卷积大小$3\times 3$,核个数64,步长为1,ReLU激活,regularizer=0.000 1 | | 池化层P2 | 最大池化,池化窗口$2\times 2$,步长为2,regularizer=0.000 1 | | 全连接层1 | 神经元个数512,ReLU激活,dropout=0.5 | | 全连接层2 | softmax函数输出四类 | | 输出层 | 输出预测结果 |
|