基于卷积神经网络的图像识别研究

摘要：

为提高图像识别的准确率,提出了一种基于卷积神经网络的图像识别模型.本实验使用Python编程语言实现模型的训练与测试.对图像数据集cifar-10进行预处理后,使用Python中的Keras框架进行模型的构建与训练,模型训练完毕后,对识别准确率进行评估,最后对测试集中的图片进行识别,获得预测准确率和混淆矩阵.通过增加卷积运算的次数,提高图像识别的准确率.

关键词：卷积神经网络、图像识别、Python、Keras

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：190-192