《表2 深度卷积神经网络结构配置》

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经过非线性映射后，输入特征的局部特征被有效提取。在若干层卷积层后，嵌套一系列平坦层，将2维或者更高维的特征矢量化，以便全连接层学习。总之，深度卷积神经网络是在深度神经网络结构的基础上通过引入卷积核，丰富了数据的高维特征，这样更加有利于网络挖掘到更深层次特征。本文所采用的深度卷积神经网络的结构配置如表2所示。