一、实验条件
1. 实验环境：本实验在标准的实验室环境下实行度控制在20-25°C，相对湿度保持在40%-60%。
2. 实验设备：利用高性能计算机，配置如下：
- 应对器：Intel Core i7-8750H
- 内存：16GB DDR4
- 显卡：NVIDIA GeForce GTX 1060
- 存：512GB SSD
3. 实验软件：采用以下软件工具实实验：
- 操作系统：Windows 10（64位）
- 编程语言：Python 3.7
- 深度学框架：TensorFlow 2.1
4. 数据集：本实验采用公开的数据集实行训练和测试，具体数据集如下：
- 训练集：包含10000张图片，分为10个类别每个类别1000张图片
- 测试集：包含2000张图片，分为10个类别每个类别200张图片
5. 实验参数：
- 学率：0.001
- 批应对大小：32
- 迭代次数：100
6. 实验过程：实验分为以下阶：
1) 数据预应对：对数据集实归一化、旋转、缩放等操作，以升级模型泛化能力
2) 模型构建：设计并搭建卷积神经网络（CNN）模型
3) 模型训练：采用训练集对模型实训练
4) 模型评估：利用测试集对模型实行评估，计算准确率、召回率等指标
5) 结果分析：分析实验结果，优化模型性能
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