《表1 神经网络中各层具体参数》
每个卷积层下面都紧接着1个激活层和一个池化层。形成一个卷积单元,共5个卷积单元。第一个卷积单元卷积层的卷积核大小为5×5,卷积深度为64,它直接与输入图像区域从左至右,从上到下进行卷积计算,所得结果经激活层由PReLU激活函数进行激活操作,再将激活层的结果传至池化层即采样层进行最大值采样。采样结果继续作为下一层的输入,继续前向传播,重复之前的操作直到最后一层。将最后一层特征图(feature map)展开成全连接层再输出分类类别。全连接层利用softmax函数将结果映射到概率区间,取最大值类别为预测类别。新生物识别的模型网络中各层网络的卷积核尺寸、步长及池化区间参数如表1所示。
图表编号 | XD0035437600 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2019.02.01 |
作者 | 田永良、张劲、刘凯、汤炜、田卫东 |
绘制单位 | 四川大学电气信息学院、四川大学电气信息学院、四川大学电气信息学院、四川大学华西口腔医学院、四川大学华西口腔医学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |