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RSS订阅原创 对简单的卷积神经网络进行优化（1）
接上篇文章，我们使用了一个简单的神经网络去训练了cifar-10数据集，如果增加模型的复杂性，让模型进行更多次的卷积操作，会发生什么情况？1.对数据进行预处理。包括对原始数据集进行分类，分为验证集和训练集。对要训练的数据集做统一的操作，方便模型训练。在这段代码中，我们使用了四组卷积对图像进行处理，可以对比上篇文章的简单CNN模型架构，发现有什么不同？2.核心步骤（代码）：搭建自己的神经网络框架。从简单到复杂的模型对数据进行训练，得出结果，调整模型。
2025-10-03 23:07:59
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原创 搭建简单的卷积神经网络进行分类
本文构建了一个简单卷积神经网络(CNN)对CIFAR-10数据集进行分类。采用224×预处理归一化图像，网络结构包含两层卷积(ReLU和MaxPooling)和全局平均池化层，最后接两个全连接层输出分类结果。训练过程中使用交叉熵损失函数和优化器，并在每个epoch后在验证集上评估模型性能，保存最佳准确率模型。实验表明，该简单CNN结构能有效实现图像分类任务。
2025-10-02 21:50:17
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空空如也
实现胶囊神经网络，最好可以远程操作
2024-06-26
机器学习svdd 详细步骤
2023-12-18
安卓 activity跳转异常
2022-07-27
登陆界面 结果和实际有差距
2022-07-25
java 输入 异常退出
2022-07-03
java 输出 结果乱码
2022-06-30
jdk java运行 ij
2022-06-29
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