深度学习模型架构：图像分类网络设计与结构解析

该思维导图描述了一种深度学习模型架构，以128x128像素的输入图像为基础。模型由多个卷积层、ReLU激活层和最大池化层构成，逐步提取特征并减小特征图尺寸。特征图经过展平后，进入两个全连接层，最后输出15个类别的概率。在过程中，使用了Dropout技术以防止过拟合，增加模型的泛化能力。

源码

# 深度学习模型架构
## 输入图像
- 尺寸: 128x128 像素
- 颜色通道: 3 (红、绿、蓝)
- 图像预处理
  - 数据增强
    - 旋转
    - 翻转
    - 缩放
## 卷积层
- 卷积层1
  - 过滤器数量: 64
  - 过滤器尺寸: 3x3
  - 激活函数: ReLU
  - 特征提取
- 最大池化层1
  - 尺寸: 2x2
  - 特征图尺寸: 64x64 像素
- 卷积层2
  - 过滤器数量: 128
  - 过滤器尺寸: 3x3
  - 激活函数: ReLU
  - 特征提取
- 最大池化层2
  - 尺寸: 2x2
  - 特征图尺寸: 32x32 像素
- 卷积层3
  - 过滤器数量: 256
  - 过滤器尺寸: 3x3
  - 激活函数: ReLU
  - 特征提取
- 最大池化层3
  - 尺寸: 2x2
  - 特征图尺寸: 16x16 像素
## 展平层
- 操作: 特征图展平
- 输出向量长度: 65536
## 全连接层
- 全连接层1
  - 输入特征: 65536
  - 输出特征: 1024
  - 激活函数: ReLU
  - Dropout
    - Dropout率: 0.5
    - 目的: 防止过拟合
- 全连接层2
  - 输入特征: 1024
  - 输出类别: 15
## 输出层
- 输出: 15个类别的概率
- 使用Softmax激活函数
- 目的: 多类别分类

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