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修改神经网络结构，我们可以根据这个进行添加：
 

1. 卷积层（Convolutional Layers）：标准的卷积层用于提取特征并进行特征映射。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 激活函数（Activation Functions）：例如ReLU、Sigmoid、Tanh等，用于引入非线性性。

6. 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。

7. 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。

8. 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。

9. 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。

10. 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。

11. 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。

12. 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。

13. 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。