文件編號：A316

文件大?。?/strong>487M

開發(fā)環(huán)境：Python3.8、OpenCV4.5、Pycharm2020

猿創(chuàng)承諾：該項目親測正常運行，需遠程調試部署需另外收費，確保正常使用，不能正常使用全額退款。

簡要概述：CNN卷積神經網絡實現手寫數字MNIST識別，epoch我設置的是20，就會迭代20次，修改迭代次數，就可以獲得更好的精度。

第一部分：神經網絡概述 

第二部分：卷積神經網絡概述 

第三部分：基于卷積神經網絡的手寫數字識別方法 

第四部分：實驗結果與分析 

第五部分：總結

比較優(yōu)化器對模型性能的影響

優(yōu)化器對CNN模型性能的影響

卷積神經網絡結構

CNN模型的結構圖

按需寫作：

演示視頻：

點擊查看：系統(tǒng)演示視頻

運行效果：

運行CNN_mnist_modifed.py

性能度量

設置參數如表2，訓練模型并進行測試，得到訓練損失值和測試精度的收斂圖，實驗結果見圖22。同時得到P-R-F值以及混淆矩陣，實驗結果見表3和圖23.

訓練損失值和測試精度

CNN模型的混淆矩陣

遠程協助：

溫馨提示：索煒達.猿創(chuàng)官方提供收費遠程協助，確保您項目運行成功。

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我們提供完整項目文件清單如下：

文件目錄

 ├ 1.項目源碼

 ├ 2.運行截圖

 └ 3.演示視頻