一种卷积神经网络

本文介绍一种高效的卷积神经网络（CNN），它融合了深度残差学习框架和多尺度特征融合技术，有效地提升图像分类的准确性与效率。网络的核心内容包括：构建由堆叠的残差块组成的深层网络结构，这些残差块通过跳跃连接保留高层次信息，同时通过组合不同尺度的特征图来增强特征表达。此外，该模型采用批量归一化和ReLU激活函数来加速训练并减少过拟合风险。网络的输出是通过全局平均池化层进行维数压缩，最终采用softmax分类器输出分类结果。这种改进的卷积神经网络广泛适用于医学影像分析、物体识别及自动驾驶等多个领域，提供了一种新的框架，能够有效处理高维数据并提取复杂的图像特征。其文件类型通常为.pdf，包含了详细的算法描述、网络结构、实验结果和比较分析。修饰语可以描述为：高效、准确性高、适用于多样化场景的。