土木工程的发展
研究文章

民用基础设施破坏识别使用整体转移学习模型

表3

定制CNN模型的结构。
层 层类型 不。的节点 内核大小 激活 辍学率
0 输入形状 64×64 - - - - - - - - - - - - - - - - - -
1 Conv1 16 3×3 线性整流函数（Rectified Linear Unit） - - - - - -
2 Conv2 16 3×3 线性整流函数（Rectified Linear Unit） - - - - - -
3 最大池 - - - - - - 2×2 - - - - - - 0.2
4 Conv3 32 3×3 线性整流函数（Rectified Linear Unit） - - - - - -
5 Conv4 32 3×3 线性整流函数（Rectified Linear Unit） - - - - - -
6 最大池 - - - - - - 2×2 - - - - - - 0.2
7 Conv5 64年 3×3 线性整流函数（Rectified Linear Unit） - - - - - -
8 Conv6 64年 3×3 线性整流函数（Rectified Linear Unit） - - - - - -
9 最大池 - - - - - - 2×2 - - - - - - - - - - - -
10 足球俱乐部 512年 - - - - - - 线性整流函数（Rectified Linear Unit） - - - - - -
11 输出 5 - - - - - - Softmax - - - - - -