在深度学习的图像分类问题中,网络模型深度是研究学者们十分关注的课题。针对此课题,设计了在不同网络层数对Cifar-10数据集进行分类的实验,探讨卷积神经网络的深度对模型的准确率影响;实验结果中,网络结构为6层、10层和15层准确率分别为64.24%、76.49%和72.50%,得出网络层数直接影响分类效果,网络层数越多并不会导致分类效果越好,选择合适深度的网络才能达到更高的模型性能。
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