1. 您所在位置：
  2. 网站首页
  3. 文档分类
  4. 计算机
  5. 行业软件
网站大量收购独家精品文档，联系QQ：2885784924

废物分类与识别：基于卷积神经网络的废物分类系统_（5）.模型训练与优化.docx

废物分类与识别：基于卷积神经网络的废物分类系统_（5）.模型训练与优化.docx

    1. 1、本文档共24页，其中可免费阅读8页，需付费49金币后方可阅读剩余内容。
    2. 2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
    3. 3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
    4. 4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
    查看更多

    PAGE1

    PAGE1

    模型训练与优化

    模型训练的基础概念

    在深度学习中，模型训练是将神经网络模型通过数据集进行学习，以优化模型参数的过程。训练的目标是使模型在训练数据上达到最小的损失函数值，从而在未知数据上也能有较好的泛化能力。卷积神经网络（CNN）在图像识别任务中表现出色，因此在废物分类与识别中应用广泛。

    损失函数

    损失函数（LossFunction）是模型训练过程中用来衡量模型预测结果与实际标签之间差异的函数。常见的损失函数包括均方误差（MeanSquaredError,MSE）、交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）等。在废物分类任务中，交叉熵损失函

    您可能关注的文档

    最近下载

    文档评论（0）

    kkzhujl + 关注
    实名认证
    内容提供者

    该用户很懒，什么也没介绍

    咨询Ta 进入空间

    1亿VIP精品文档

    更多 >

    相关文档

    更多 >