深度学习：解读卷积神经网络模型代码示例

这段代码定义了一个卷积神经网络模型，其中包含四个卷积层 (conv1-conv4)，每个卷积层都使用了 64 个 filters，kernel_size 为 3，激活函数为 ReLU，padding 方式为 same。接着使用了一个 Flatten 层将卷积层的输出展平，然后使用了一个 dropout 层和一个 BatchNormalization 层。最后使用了两个全连接层，其中第一个全连接层有 256 个节点，激活函数为 ReLU，第二个全连接层的节点数根据数据集的类别数量而定，激活函数为 softmax。其中 dropout 层用于减少过拟合，BatchNormalization 层用于加速训练过程，使得模型更具鲁棒性，可以更好地适应不同的数据。