北京交通大学赵悦杏毕业论文

北京交通大学赵悦杏毕业论文题目:基于深度学习的图像分类研究

随着计算机技术的不断发展,深度学习算法在图像分类领域中的应用也越来越广泛。近年来,基于深度学习的图像分类算法取得了巨大的进展,已经成为了图像分类领域的重要研究方向之一。本文将针对基于深度学习的图像分类算法进行研究,主要从数据集的构建、模型的构建和模型的训练三个方面进行分析。

本文将采用数据集MNIST作为研究对象,该数据集包含了数字手写图像的数据,是图像分类领域的经典数据集之一。本文将使用该数据集进行模型的构建和训练,并对模型的性能进行评估。

在数据集的构建方面,本文采用了传统的数据集构建方法,即对MNIST数据集进行分批次地训练,以获得更好的模型性能。同时,本文还采用了一些新的数据集构建方法,例如使用图像的旋转、翻转、缩放等操作来增加数据的多样性,以提高模型的泛化能力。

在模型的构建方面,本文采用了深度学习算法,例如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等。同时,本文还采用了一些优化方法,例如梯度下降和随机梯度下降等,以提高模型的训练效率。

在模型的训练方面,本文采用了传统的梯度下降算法,对模型进行训练。同时,本文还采用了一些新的优化方法,例如使用随机初始化和正则化等,以提高模型的训练效果。

最终,本文对所构建的基于深度学习的图像分类模型进行了性能评估,并对模型的泛化能力进行了测试。结果表明,本文所构建的模型具有良好的性能,可以成功地对MNIST数据集进行分类。

本文通过对基于深度学习的图像分类算法进行研究,提出了一些新的方法和技术,为图像分类领域的发展提供了一些有益的参考。

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