本文介绍了全卷积网络（FCN）的工作原理，重点在于其能处理任意尺寸输入并输出相同尺寸预测结果的特点。通过示例代码展示了如何使用TensorFlow和Keras构建FCN模型，包括卷积层、转置卷积层的运用，以及模型训练和预测过程。虽然示例简化了数据处理和模型优化，但为理解FCN提供了基础。
全卷积网络（Fully Convolutional Network，FCN）是一种用于图像语义分割的神经网络模型，它能够将输入图像分割成像素级别的语义类别。相比于传统的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），FCN在输出层使用了转置卷积操作，使得网络能够接受任意尺寸的输入图像并输出相同尺寸的预测结果。本文将介绍如何实现任意尺寸图像分类的全卷积网络，并提供相应的源代码。
首先，我们需要导入所需的Python库，包括TensorFlow和Keras：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
接下来，我们定义一个简单的全卷积网络模型。这个模型由多个卷积层和转置卷积层组成，其中卷积层用于提取图像特征，转置卷积层用于将特征图还原到输入图像尺寸。以下是一个示例模型：
def build_model(
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