卷积神经网络主要可以应用于

卷积神经网络主要可以应用于？

下列哪一项不是卷积神经网络的主要应用（）

我承诺，所填写内容为我编写的卷积神经网络识别结果，非人类识别结果。

22、卷积神经网络（CNN) 是一种包含多个隐含层的前馈多层神经网络模型，模仿大脑视觉神经识别图像的原理，已经成功的应用于图像视频处理。

1、使用卷积神经网络，编程实现对Cifar10图片的分类识别，并观察训练集和测试集的损失和准确率；调整卷积神经网络的结构和参数，记录和分析结果，找出最佳网络结构和参数；保存最佳模型，并利用保存的模型识别图片。（20分) 要求： （1)使用卷积神经网络对Cifar10图片进行分类和识别，并可视化结果。（8分) （2)调整卷积神经网络的结构和参数，记录结果,并找出最佳的结构和参数。（5分) （3)保存模型到本地，命名为“Cifar10.h5”；加载保存的模型，进行图片识别。（4分) （4)总结卷积神经网络中有哪些可调整的结构/参数，对模型有什么影响。（3分)

你使用Fashion数据集，搭建卷积神经网络训练模型，“测试集”识别准确率数值高于90%

你使用Fashion数据集，搭建卷积神经网络训练模型，“测试集”识别准确率数值高于75%

你使用Fashion数据集，搭建卷积神经网络训练模型，“测试集”识别准确率数值高于80%