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这里写目录标题摘要Ⅰ.介绍Ⅱ、理论背景A、人体感觉系统和脊髓B、人体感觉系统和脊髓C、SpinalNet的通用性D、迁移学习Ⅲ、结果A、 回归数据集B、分类:从零开始学习Ⅴ、结论摘要在过去的几年中，深度神经网络(DNNs)在现实世界的各种应用中取得了显著的成功。但是，DNNs考虑的输入量大，参数也多，计算量大。我们研究人体感觉系统，并提出SpinalNet以较少的计算资源达到更高的精度。在典型的神经网络(NN)架构中，隐含层接收第一层的输入，然后将中间结果传输到下一层。在提出的SpinalNet中，隐含