【调参记录】基于CNN对5类花卉植物数据一步步提升分类准确率

背景 学习深度学习的框架，积累调参经验 数据集 5类花卉图像数据，分别是向日葵、郁金香、玫瑰、蒲公英、雏菊，每类花卉在700到1000张左右，图像尺寸大小不统一，常见尺寸是320x240，数据并不干净，有些混杂的图片。 任务是利用CNN方法对其进行分类识别。 模型记录 1.基本CNN模型进行分类 卷积层1：32个卷积核、大小5x5、步数1，激活函数ReLU，最大池化、步数2，输入150x150x3

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