その他令和8年5月12日

第1章緒論

掲載日

令和8年5月12日

号種

号外

原文ページ

p.30 - p.31

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令和8年5月12日|p.30-31|原文を見る

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本章主要介绍本论文的研究背景、研究意义以及国内外研究现状，并简要概述本文的主要研究内容和结构安排。

## 2.2.3 模型构建

本文采用卷积神经网络（CNN）作为基础模型架构。具体而言，使用了一个包含多个卷积层、池化层和全连接层的网络结构。每个卷积层后面都跟有一个最大池化层，以减少特征图的尺寸并提取更高级的特征。在全连接层之后，添加了一个softmax激活函数，用于输出各类别的概率分布。

p.30 / 2

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