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本次实验报告用两种方式完成了基于minst数据集完成了图像的分类任务第一种方式采用课件所讲述的差值法对训练集里的每一张图片进行了预测，并最后得出总体的测试acc，由于只是简单采用差值法对图片进行预测，没有作其他的操作，因此acc只达到了16.8%第二种方式采用了深度学习，2d卷积神经网络的方式进行图像分类。acc达到了0.98267通过两个处理方法的实验，我们发现，差值法并不能很好的完成minist数据集的10分类任务。

我们通过图形和文字，详细描述了遗传算法的实现步骤和过程。在描述过程 中，本文提供了流程图，基因编码交叉、变异图等。接下来，我们提供了 Python 和 Matlab 两种语言对于遗传算法的实现。在网上许多的遗传算法代码实现中，都 可以有效的实现并可视化遗传算法过程。然而，大部分现有的实现忽略了遗传算 法中不同参数的横向对比实验，为了填补这一空白，我们提供了 8 组不同的数据， 从而可以很好地对遗传算法进行消融实验。

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