基于python CNN卷积神经网络模型实现6类别垃圾分类毕业设计附完整代码数据_基于python神经网络技术研究分析生活垃圾分类

作者：IT小白 | 2024-04-15 22:28:25

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基于python神经网络技术研究分析生活垃圾分类

目前垃圾分类已经在许多城市开展起来。这看似微不足道的“小事”，实则关系到13亿多人生活环境的改善，理应通过人工智能技术来大力提倡社会风气养成。本次实验提供六个类别的垃圾识别分类数据集，分别是glass、cardboard、metal、paper、plastic、trash。本次实验是基于卷积神经网络模型来完成六个类别垃圾分类。

2.任务要求

每位同学单独完成；建立神经网络模型，并尽可能将其参数调优到最佳状态；绘制深度学习模型图、绘制并分析学习曲线等；分析模型并试着调试不同学习率等超参数对模型的结果影响；使用Python语言。

3.实验方法

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种结构类似于人类或动物的视觉系统的人工神经网络，包含一个或多个卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully-connected Layer）。

4.搭建过程

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基于python CNN卷积神经网络模型实现6类别垃圾分类 毕业设计 附完整代码数据_基于python神经网络技术研究分析生活垃圾分类

2.任务要求

3.实验方法

4.搭建过程

基于python CNN卷积神经网络模型实现6类别垃圾分类毕业设计附完整代码数据_基于python神经网络技术研究分析生活垃圾分类