【摘 要】
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当前卷积神经网络应用于图像识别已成为研究的热点之一。相比于Tensorflow,Keras使用最少的程序代码、花费最少的时间就可以建立深度学习模型,进行训练、评估准确率,并进行预
【机 构】
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安徽大学经济学院,安徽大学电气工程与自动化学院
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当前卷积神经网络应用于图像识别已成为研究的热点之一。相比于Tensorflow,Keras使用最少的程序代码、花费最少的时间就可以建立深度学习模型,进行训练、评估准确率,并进行预测。在Python的环境下输入CIFAR-10数据集,对图片进行归一化、数据增强等预处理后,利用Keras构造改进的VGG16卷积神经网络结构对CIFAR-10图像数据集进行建模和预测,最后通过比较不同的Batch Size来比较不同模型的准确率和损失,实验结果表明当Batch Size为128,CIFAR-10数据集识别正确率达
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