废物分类与识别：基于卷积神经网络的废物分类系统_（4）.模型选择与构建.docxVIP

废物分类与识别：基于卷积神经网络的废物分类系统_（4）.模型选择与构建.docx

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模型选择与构建

在废物分类与识别系统中，选择和构建合适的卷积神经网络（CNN）模型是至关重要的一步。卷积神经网络因其在图像识别和分类任务中的卓越表现而成为首选模型。本节将详细介绍如何选择合适的CNN模型，以及如何构建和优化这些模型以提高废物分类的准确性和效率。

1.CNN模型概述

卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理具有网格结构的数据（如图像）的深度学习模型。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构来提取和学习图像中的特征。以下是CNN模型的基本组成部分：

1.1卷积层

卷积层是CNN的核心组件，用于从输入图像中提取局部特征。卷积层通过一组可学习

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