本文以深度学习网络模型为基础，使用Python语言分析所要研究的数据集，确定采用的处理方式是对VGG-16预训练模型的数据全连接层进行微调，核心问题是要分析修改最后一层全连接层，训练自己的分类器。考虑到瑕疵相对于手机屏幕过小会影响神经网络学习，本文对工业相机采集到的手机屏幕图片进行切割处理，从而达到优化算法的目的。最后在保证世代数为100的前提下，通过设置不同的学习率，对传统算法、瑕疵分类算法以及进行数据切割处理之后的算法进行准确率的分析比较。
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