摘要：深度學習被廣泛應用于圖像分類，語音識別，人機博弈，自然語言處理等不同的研究領域。本文選擇卷積神經網絡作為深度學習的主要網絡架構，具體內容如下：本文首先介紹了卷積神經網絡的發展歷程，以及神經元、卷積層、采樣層、全連接層、Softmax函數、正則化、前向傳播算法、反向傳播算法等基本概念；之后在TensorFlow框架下，針對CIFAR-10圖像數據集，構建了卷積神經網絡模型；最后將CIFAR-10圖像數據集分為訓練集、驗證集和測試集，通過Python語言編程實現，結合控制變量的實驗方法，對卷積核的大小和數量、采樣層的大小和步長、神經網絡深度、學習率、batch size、激活函數等超參數進行探索分析，評價各參數對預測準確性的影響，根據實驗的分析結果，對模型進行相應的調整，以達到較高的預測準確性；結論部分展現了深度學習的未來應用場景以及目前待解決的問題。

關鍵詞：TensorFlow；CIFAR-10；卷積神經網絡

目錄

摘要

Abstract

1 緒論-1

1.1研究背景及意義-1

1.2國內外研究歷史與現狀-2

1.3主要工作及內容安排-4

2卷積神經網絡基本知識-5

2.1卷積神經網絡組成-5

2.1.1神經元-5

2.1.2卷積層-5

2.1.3采樣層-6

2.1.4全連接層-7

2.2卷積神經網絡的訓練過程-7

2.2.1前向傳播和反向傳播-7

2.3卷積神經網絡的優化-10

2.3.1激活函數-10

2.3.2過擬合問題-12

3基于TensorFlow的分類模型的設計-15

3.1 TensorFlow簡介-15

3.2關于卷積神經網絡結構參數的研究-15

3.2.1 CIFAR-10數據集介紹-15

3.2.2 實驗結果及分析-16

3.2.3 優化及最終模型的得出-22

結    論-27

參 考 文 獻-28

附錄A 實驗數據圖表-29

致    謝-31