その他令和8年7月2日

データ前処理、モデル構築、および訓練に関する技術的記述

掲載日

令和8年7月2日

号種

政府調達

原文ページ

p.37

確認

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令和8年7月2日|p.37|原文を見る

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### 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和池化层的网络结构。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。最后，通过全连接层将提取到的特征映射到输出类别上。

### 2.2.4 模型训练与评估

在模型训练过程中，使用了交叉熵损失函数和优化器 Adam。为了防止过拟合，采用了 Dropout 技术，并在训练过程中监控验证集上的性能。最终，根据测试集上的准确率来评估模型的整体表现。

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