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上传时间: 2020-04-10
详细说明:数据预处理:将数据集按照类别进行分组处理,分别对应的目录为0-9,读取图片,保存数据集;
将数据集和标签按照相同的种子进行打乱处理,然后按照标签的比例进行分割数据集,80%作为训练集(训练集中的10%作为验证集,查看是否过拟合),20%作为测试集。
构建CNN模型,这里是基于TensorFlow2.0进行搭建的,具体代码如图所示:
其中包括输入层(32*32的图像,3通道),两个卷积层,1个池化层,重复一次,展平经过全连接层,最后输出层,除了输出层的激活函数是softmax,其他的都是relu。
模型训练,将处理后数据经过模型训练
模型预测,将处理后的测试集数据经过模型进行预测,分别输出模型对于测试集的召回率,精确率和F1测度。
根据预测结果和实际结果构建混淆矩阵
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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