预处理步骤的目的是什么？
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深度学习算法中的预处理步骤目的是为机器学习预测部分准备好输入数据。这个步骤通常包括选择相关的图片，将它们调整到统一的尺寸，并裁剪以突出感兴趣的区域。这样做的目的是让算法能更有效地、精确地处理图像，确保输入数据适合后续的机器学习阶段的需求。
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而其中又是什么在起作用？
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在中间框中，冠状和矢状的mri扫描被独立并行处理。这意味着算法会分别分析对流体敏感且去脂的mri扫描的冠状（正面）和矢状（侧面）视图。在独立处理完这些扫描后，结果会被串联或合并，然后由一个密集层进行进一步处理。这一步有助于算法从两个视角提取相关特征，并整合信息以供深入分析。
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softmax层的作用是什么？
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softmax层是基于深度学习算法的最后一层，其作用是为特定结果（例如前交叉韧带撕裂，acl tear）提取置信度。它接受来自前一层全连接层的输出，将其转换为每个可能结果（如acl撕裂或未撕裂）的概率。这些概率总和为1，概率最高的结果被视为算法的最终预测。softmax层本质上帮助根据mri扫描提取的特征和算法先前层的学习进行决策。
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