乳腺癌分类模型结构：ResNet50、全局平均池化、Dropout和Softmax

本文讨论了乳腺癌分类模型的结构，并比较了两种描述模型结构的方式。第一种方式详细解释了模型的每个层次和功能，例如使用ResNet50的预训练权重作为模型的基础，接着使用全局平均池化层提取特征，然后使用Dropout层来避免过拟合，并使用BN层对每个批次的数据进行标准化处理，最后使用Softmax层进行多分类。第二种方式则简单地描述了模型的组成部分，例如'首先选择Resnet50的参数作为训练前的权重，接着本发明使用了一个全局平均池化层以及50%的dropout层来避免过拟合。之后本发明又添加了一个BN层对每个批次的数据进行标准化处理。最后本发明使用了一个常用于多分类问题的Softmax层解决乳腺癌的分类问题'。

第一种方式更能体现该模型的优化结构，因为它具体解释了模型的每个层次和功能，而第二种方式只是简单地描述了模型的组成部分。通过第一种方式，读者可以更清晰地理解模型的构建过程和每个部分的作用，从而更好地理解模型的设计思路和优化策略。