sharkpushnet详细设计

SharkPushNet是一种用于深度学习的神经网络架构，它结合了卷积神经网络（CNN）和推送网络（PushNet）的优点。在设计上，SharkPushNet首先通过多个卷积层和池化层进行特征提取，然后通过推送网络将提取的特征进行融合和压缩，最后通过全连接层进行分类。这种设计使得SharkPushNet既能有效地处理图像的局部信息，又能保持全局信息的一致性，从而提高了模型的准确性和鲁棒性。此外，SharkPushNet还具有计算效率高、参数少等优点，适用于大规模的图像识别任务。