《表1 K-CNN结构：基于深度卷积神经网络的舌体胖瘦精细分类》

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《基于深度卷积神经网络的舌体胖瘦精细分类》

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基于K Block搭建的K-CNN的结构如表1和图1所示，包括：输入层，尺寸为3×3、步长为2的卷积层，尺寸为3×3、步长为2的平均池化层和relu层，K Block，BN层，尺寸为1×1、步长为1的卷积层，尺寸为2×2、步长为2的最大池化层，K Block，BN层，尺寸为1×1、步长为1的卷积层，尺寸为2×2、步长为2的最大池化层，K Block，尺寸为7×7、步长为7的平均池化层，由128个神经元组成的全连接层和relu层，由4个神经元和relu层组成的softmax分类层。同时，该模型的损失函数为交叉熵与L2正则化相加，该函数如式（1）所示。