本文来自于csdn,本文中提出了一种高效的、基于卷积神经网络 (CNN)的图像识别方法。通过大量的实验来评估模型的性能。考虑到对现有的CCNs从头开始训练或微调预训练网络都具有一定的局限性,这个研究提出了一种更合适的想法:设计阶段在 CNN模型的底部增加了两个级联卷积层。该网络能够根据不同大小的图像输入,进行自适应地调整,同时保持固定的深度,以稳定 CNN结构并实现良好的识别表现。对