基於圖像數據識別的卷積神經網絡算法

cifar-10的圖像數據是一個32*32*3的圖像，裏面一共有50000張圖並分爲10個類別。此次作業主要運用簡單的卷積神經網絡來對50000張圖訓練並選出1000張來預測。 卷積神經網絡與傳統神經網絡相比，多了卷積層，池化層，dropout，其目的就是減少參數的數量從而實現網絡的深度，利用dropout等方法降低過擬合，最終達到傳統神經網絡無法比擬的預測效果。 此次採用了簡單的三層卷積神經網絡

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