《表2 卷积神经网络中各层参数》

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卷积神经网络多用于解决分类问题，在网络结构的尾部需要将二维的特征图转换为一个列向量，因此常在卷积神经网络的最后增加至少一个全连接层（Fully connected layer）。全连接层中的每个神经元与其前一层的所有神经元连接，对卷积后的局部感受野内的特征进行整合，因此全连接层也是权重最多的部分。通常会在全连接层增加丢弃层和正则化函数，能有效地维持模型的稳定性，降低过拟合现象。本研究对象分为5个等级，因此输出层为一个包含了5个元素的列向量。各层网络的具体参数如表2所示。