修改神经网络结构，我们可以根据这个进行添加：
-
卷积层（Convolutional Layers）：标准的卷积层用于提取特征并进行特征映射。
-
池化层（Pooling Layers）：用于减少特征图的空间维度，例如最大池化或平均池化。
-
转置卷积层（Transposed Convolutional Layers）：也称为反卷积层，用于上采样或实现转置卷积操作。
-
归一化层（Normalization Layers）：如批归一化（Batch Normalization）或实例归一化（Instance Normalization），用于加速训练和提高稳定性。
-
激活函数（Activation Functions）：例如ReLU、Sigmoid、Tanh等，用于引入非线性性。
-
膨胀卷积层（Dilated Convolutional Layers）：用于增加卷积核的感受野，提高网络的感知能力。
-
逆残差连接（Inverse Residual Connections）：类似于残差连接，但是是对特征进行逆操作。
-
胶囊网络层（Capsule Layers）：用于学习特征的向量表示，适用于姿态估计等任务。
-
注意力机制层（Attention Layers）：用于学习特定区域的重要性，提高网络的关注度。
-
可分离卷积层（Separable Convolutional Layers）：用于减少参数量和计算量，同时保持较好的特征提取能力。
-
自注意力层（Self-Attention Layers）：用于对特征图中不同位置的特征进行加权组合。
-
Skip Connection层：用于在网络中添加跳跃连接，有助于信息传递和梯度流动。
-
各种损失函数（Loss Functions）：如交叉熵、均方误差、Dice Loss等，用于衡量网络输出与真实标签的差异。
上面是一部分常见的模块和层，可以根据需要设计更复杂的网络结构，并根据具体任务选择合适的模块和层。在修改网络结构时，要保持网络的有效性和稳定性，并根据数据和任务进行适当的调整和优化。
