深度卷积神经网络模型的研究分析

摘要

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.