自我介绍； 针对项目： CNN模型、损失函数、评价指标、改进方向、计算加速； CNN模型 CNN，即卷积神经网络，是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。它通过卷积层和池化层提取图像特征，并通过全连接层进行分类或回归预测。CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。 具体来说，CNN的模型结构包括输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层。输入层接收图像数据，并将其转换为CNN可以理解的数字形式。卷积层通过滤波器（卷积核）对图像进行卷积运算，提取图像特征。激活函数如ReLU、Sigmoid等，用于引入非线性，增强模型的表达能力。池化层通过最大池化或平均池化等...