その他令和8年8月5日

データ预处理、モデル训练及评估方法

掲載日

令和8年8月5日

号種

政府調達

原文ページ

p.39

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令和8年8月5日|p.39|原文を見る

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### 2.2.3 模型训练

使用TensorFlow框架搭建卷积神经网络模型，并采用Adam优化器进行参数更新。在训练过程中，设置学习率为0.001，批量大小为32，迭代次数为100次。同时，为了防止过拟合，采用了Dropout技术，随机丢弃一部分神经元。

### 2.2.4 模型评估

在测试集上对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率和F1分数等指标。结果显示，该模型在测试集上的准确率达到95%，召回率为93%，F1分数为94%。这表明模型具有较好的泛化能力，能够有效地识别图像中的目标物体。

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