Figure 5 represents a F-CNNs model

Figure 5 represents a F-CNNs model architecture using 32 filters of (

3×3

3×3

) size and each sample patch in the input data represents a (

11×11×6

11×11×6

) multidimensional matrix. Please refer Figure 6 for details about the dimension of input and output feature maps for the model illustrated in Figure 5

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图5表示使用（32个过滤器F-细胞神经网络模型架构 3×3 3×3 ）大小，并在输入数据中的每个样本补丁表示（ 11×11×6 11×11×6 ）多维矩阵。请参阅图6，详细了解的输入和输出特征图的该模型在图5中所示的尺寸

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图 5 显示了使用 32 个筛选器（ 3×3 3×3 ）大小和输入数据中的每个示例修补程序表示（ 11×11×6 11×11×6 ）多维矩阵。有关图 5 中所示模型的输入和输出要素映射的尺寸的详细信息，请参阅图 6

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图5展示了一个使用32个过滤器的F-CNNS模型体系结构（ 3×3个 3×3个 ）输入数据中的大小和每个样本补丁表示（ 11×11×6 11×11×6 ）多维矩阵。有关图5所示模型的输入和输出特性图的维度的详细信息，请参见图6

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