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根据Python实现的图像识别与分类模型，以TensorFlow框架搭建，采用JupyterNotebook进行软件开发实验中利用池化和卷积操作，有效减少参数，提高性能
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基于python的图像分类
摘要
当今社会，网络和信息技术的飞速发展使得在生活和工作中的图像信息量迅速增长，人们对于图像识别的需求也日益增加。其中卷积神经网络在图像的识别和分类中展现出了其自身的优越性，而且在人脸识别，语音识别等方面都有着广泛的应用。本次课题的研究内容是基于python实现对图像的识别和分类。
本课题的研究是基于卷积神经网络的图像分类模型，用TensorFlow框架搭建，开发软件使用了JupyterNotebook，经过一系列的池化和卷积操作达到减少参数的目的，而且卷积神经网络中的局部连接和权值共享的特性更进一步减少了参数的个数，而对
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