CNN的深度学习水果分类项目
本项目借助卷积神经网络（CNN）九类水果的图像分类任务。为提升模型鲁棒性、避免出现过拟合问题，我们先后对原始数据了预处理、标准化操作，给标签做了独热编码处理，还加入了旋转、平移等数据增强操作。本次搭建的分类模型包含多组卷积层、池化层以及Dropout层，最终训练得到的模型准确率达到了95%。通过混淆矩阵分析模型的分类效果后可以得出结论，该模型整体表现优异，能够对绝大多数水果准确分类。 8d86
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