その他令和8年6月24日

Data Preprocessing and Model Construction

掲載日

令和8年6月24日

号種

政府調達

原文ページ

p.21

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令和8年6月24日|p.21|原文を見る

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## 2.2.2 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。卷积层用于提取图像的局部特征，池化层用于降低特征图的维度并增强模型的泛化能力，全连接层则用于最终的分类决策。

## 2.2.3 模型训练

在模型训练过程中，采用了随机梯度下降（SGD）优化算法，并设置了适当的学习率和动量参数。为了防止过拟合，引入了Dropout正则化技术，并在训练过程中使用了早停策略，即在验证集上的性能不再提升时提前终止训练。

## 2.2.4 模型评估

模型评估阶段，使用测试集对训练好的模型进行性能测试。主要评估指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1-Score）。通过对比不同模型在这些指标上的表现，选择最优的模型进行后续的应用部署。

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