**摘录** 孤谍润翔文化传媒有限公司

本文探讨了基于深度学习的图像分类设施，弃取卷积神经网罗（CNN）进行图像特征索求与分类。实践数据起首于MNIST数据集，通过转变网罗结构与超参数，比拟不同模子在测试集上的准确率。规则标明，校正后的模子在分类任务中进展优于传统设施，具有较高的识别精度。

**序文**

跟着东谈主工智能时期的发展，图像分类在医疗、安防等规模行使平凡。传统的图像责罚设施存在效力低、泛化能力差等问题， 海东电脑维修|海东电脑维修电话|海东电脑维修公司--海东电脑维修网而深度学习设施在特征索求方面进展出更强的能力。

**设施**

本研讨弃取PyTorch框架搭建CNN模子， 钟祥市涵洁建筑劳务有限公司孤谍润翔文化传媒有限公司包含两个卷积层和一个全一语气层。使用ReLU激活函数与Adam优化器进行进修，深圳市界通信息技术有限公司数据集分辨为进修集与测试集，比例为8:2。

**规则**

实践规则泄漏，模子在测试集上的准确率达到98.2%，优于传统设施。同期，通过可视化特征图，考据了网罗对图像关键特征的灵验索求。

**论断**

本文漠视的图像分类设施在准确率与效力上均获取精练就果，为后续研讨提供了参考依据。

**参考文件**

[1] LeCun Y， et al. Gradient-based learning applied to document recognition. *Proceedings of the IEEE*， 1998.

[2] Goodfellow I孤谍润翔文化传媒有限公司， et al. *Deep Learning*. MIT Press， 2016.