基于深度学习LeNet模型的图书分类方法设计与实现.pdf

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1项目背景1

1.2项目目标1

2相关技术与工具介绍1

2.1数据采集1

2.2LeNet模型概述2

2.3自然语言处理介绍3

2.4FlaskWeb框架技术4

2.5开发环境与工具4

2.5.1Python简介4

2.5.2PyCharm简介5

2.5.3第三方库简介6

2.5.4PyTorch简介6

3方法设计与实现7

3.1数据集收集与预处理7

3.1.1数据集的获取7

3.1.2数据集预处理8

3.2深度学习模型选择与设计10

3.2.1深度学习模型选择10

3.2.2模型设计11

3.3模型的编译与训练13

3.4模型的评估与优化14

3.5前端设计与实现15

3.5.1系统前端设计15

3.5.2设计效果展示及分析16

4小结17

参考资料19

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习LeNet模型的图书分类方法设计

1引言

在数字化时代，图书资源的快速增长带来了庞大的数据管理和检索挑战。

传统的基于文本的图书分类方法依赖于详细的目录记录和手工标注，这是一项

资源和时间密集的任务。随着机器学习和深度学习技术的发展，自动图书分类

系统逐渐成为了一个热点。特别是，深度卷积神经网络因其在图像识别和分类

方面表现出的出色性能而备受关注。

1.1项目背景

随着互联网技术的发展和电子商务的兴起，越来越多的消费者选择在线购

买图书。图书零售商也因此积累了大量的图书封面图像数据。这些封面图像包

含了丰富的内容信息，包括图书的分类标签。然而，传统的图书分类方法依靠

人工进行，它既耗时又易出错，特别是在处理大规模图书数据时。因此，开发

一种自动的图书分类方法变得尤为重要。

项目的意义在于对图书分类中的应用，不仅可以提高分类的准确性，还可

以实现自动化和智能化的图书管理，为图书馆、书店和读者带来便利。

1.2项目目标

深度学习在图像识别和分类任务中取得了巨大成功。LeNet是最早的卷积

神经网络之一，它在手写数字识别任务中展现了卓越的性能。本项目的动机是

探索深度学习，特别是LeNet模型在图书封面分类中的应用，以实现高效准确

的自动图书分类系统。目的是设计并实现一个LeNet变种模型，针对图书封面

的特点进行优化，以准确地对图书进行自动分类。

项目的目的在于利用先进的机器学习技术，提高图书分类的效率、准确性

和智能化水平，从而为图书管理、推荐提供支持。

2相关技术与工具介绍

2.1数据采集

本次基于深度学习模型的图书分类方法设计中的数据采集技术是指利用信

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