深度学习模型识别过程：权重加权求和实现类别概率预测

在模型训练过程中，使用训练样本对模型进行优化，得到全连接层的权重值。在模型应用阶段，模型将卷积层、池化层和激活函数层的输出与上述权重值进行加权求和，最终得出各个类别的概率预测值，并选择概率最大的作为识别结果。

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