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基于Keras的训练优化策略改进VGG16模型在CIFAR-10数据集上的研究
本文旨在探究基于Keras的改进VGG16模型在CIFAR-10数据集上的应用。CIFAR-10是一个广泛应用于计算机视觉领域的数据集，包含10个不同类别的图像。针对CIFAR-10数据集的特点，我们对经典的VGG16模型进行了改进，以提高其在该数据集上的性能。改进的方法包括对模型进行了一系列的调整和优化。首先，我们针对CIFAR-10数据集的小尺寸图像和多类别分类任务进行了适应性调整，以确保模型
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yolov7改进--添加CBAM模块（注意力机制）
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到底了