城市感知（Urban perceptions）指的是居民对于城市场所的心理感受，对于城市规划和公共卫生领域有着重要的作用。传统上，由于缺乏高通量方法、样本不足，人们对城市感知评估的仍然困难。鉴于这些调查方法成本高、耗时长，因此亟需一个高效率的框架来优化城市感知评估过程。

在本神经网络模型中，定义了一个三层双卷积神经网络，输出纬度分别是64、64、128、128、和256、256。在最后的输出层定义了一个全连接神经网络，输出纬度是1。在定义卷积神经网络过程中，按照一个卷积神经网络的标准结构进行定义，使用最大池化（maxpooling）策略进行降维特征提取，使用Dropout防止过拟合，使用BatchNormalization对隐藏层的输出进行归一化。

本神经网络模型对拥有高楼大厦的街景图片打的富裕分会较高，对绿荫和树木较多的街景图片打的美丽分会较高，这也大致符合人的主观感受。但是同时，光线会对打分结果有较大的影响，这可能是由于训练数据不够全面导致的。

Q.E.D.