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本次实验利用CNN对类别数据集进行分类,并掌握卷积神网络搭建的过程,了解卷积模块,池化模块,Batch Normalization模块,激活函数等各个模块的原理,以及对图像进行卷积操作,池化操作等计算方法与过程;对每次训练损失进行可视化,不断调整参数,例如优化器的选取、学习率等;通过混淆矩阵来评判分类结果好坏。 数据集描述实验使用的类别数据集有6400张大小不统一的彩色图片,这些彩色图片归属八个类别,该类别包括猫、狗、飞机、花、水果、摩托车、汽车、人;每个类别含有800张图片。
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