输入层
- 节点数：147,456（384x384的输入图像）
- 结构：输入层直接接受384x384的图像数据
第一层
- 节点数：384（3个通道，每个通道128个节点）
- 结构：3个通道，每个通道128个节点，每个通道使用32x32的卷积滤波器，步长为1
第二层
- 节点数：3,72（8个通道，每个通道128x128，经过downsample到64x64，每个通道124个节点）
- 结构：8个通道，每个通道128x128的卷积滤波器，步长为2，经过downsample到64x64，每个通道124个节点
第三层
- 节点数：2,97,152（8个通道，每个通道128x128，经过downsample到32x32，每个通道262,144个节点）
- 结构：8个通道，每个通道128x128的卷积滤波器，步长为2，经过downsample到32x32，每个通道262,144个节点
输出层
- 节点数：384（每个节点代表一个类别）
- 结构：全连接层，输出节点数为1（假设1个类别）
优化部分
- 权重初始化：使用Kaiming正态分布，标准差.2
- 激活函数：LeakyReLU
- 优化器：Adam，学习率.1
数据预处理
- 归一化：使用Batch Normalization来加快训练
- 预处理：可能包括归一化输入，确保数据在合理范围内
总节点数
- 输入层：147,456
- 第一层：384
- 第二层：3,72
- 第三层：2,97,152
- 输出层：384
总节点数总计
147,456 + 384 + 3,72 + 2,97,152 + 384 = 2,25,148
优化参数
- 转移层：权重初始化，激活函数，优化器和学习率
SagerNet通过这一节点配置和优化方案,构建了一种高效且有效的神经网络模型，适用于图像识别和分类任务。
