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...