深度学习的卷积神经网络（CNN）算法

资 源 简 介

本程序实现深度学习的卷积神经网络（CNN）算法，含有训练程序和测试程序

详 情 说 明

本程序实现深度学习的卷积神经网络（CNN）算法，其中训练程序和测试程序分别具有不同的功能。

训练程序包括数据预处理、网络结构定义、模型训练和模型评估等步骤。其中，数据预处理包括数据加载和数据增强，网络结构定义包括卷积层、池化层和全连接层的构建，模型训练包括损失函数的定义和参数的优化，模型评估包括准确率和召回率等指标的计算。

测试程序用于预测新的数据样本的分类结果。它包括数据预处理、模型加载和模型推理等步骤。其中，数据预处理包括数据加载和数据归一化，模型加载包括模型结构和参数的加载，模型推理包括数据输入和输出结果的解码。

通过本程序的使用，您可以学习到深度学习算法的基本原理和实现方法，掌握卷积神经网络的构建和训练，以及应用深度学习算法解决实际问题的能力。