その他令和8年1月6日

データ前処理、モデル訓練および評価に関する技術解説

掲載日

令和8年1月6日

号種

本紙

原文ページ

p.13

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令和8年1月6日|p.13

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## 2.2.3 模型训练

使用 PyTorch 框架搭建卷积神经网络模型，并采用交叉熵损失函数和优化器 Adam 进行模型训练。在训练过程中，设置学习率为 0.001 ，批量大小为 64 ，迭代次数为 100 次。同时，为了防止过拟合，采用了 Dropout 技术，并在每轮训练结束后保存模型参数。

## 2.2.4 模型评估

使用测试集对训练好的模型进行评估，计算准确率、精确率、召回率和 F1 分数等指标。实验结果表明，该模型在测试集上的准确率达到 95% ，显示出良好的分类性能。此外，通过可视化混淆矩阵，可以进一步分析模型在不同类别上的表现情况。

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