基于深度学习的智能垃圾分类系统
摘要： 在此基础上，采用数据增强、 Dropout （Dropout）、 Adam （Adam）、 Adam （Adam）、“Adam”（Adam）等技术，设计了用户交互 Web接口，并采用了基于深度学习的垃圾分类系统。该网络模型采用 TensorFlow Keras实现分层结构和参数调整，并在华为云计算人工智能竞赛中进行了训练和测试，并与 VGG (VGG)16网络模型进行了比较，验证了其正确性达到90.8%，可以有效地进行分类分类。
关键词：深度学习，预训练，垃圾分类，数据增强
目 录
摘要 2关键词：深度学习，预训练，垃圾分类，数据增强 2
1 智能垃圾分类系统深度学习部分概述 3
1.1 课题研究的背景和意义 3
1.2 国内外研究动态 3
1.3 卷积神经网络网络结构设计 5
1.4 训练步骤 6
1.5 训练结果 7
2 智能垃圾分类系统软件概述 8
2.1 CNN垃圾识别模块 8
2.2 垃圾查询模块 9
2.3在线音乐模块 10
2.4系统软件总流程 11
3 智能垃圾分类系统用户手册 12
3用户使用手册简介 12
3.1各模块使用 12
4 系统测试 20
4.1系统测试目的 20
4.2测试方法 20
1、功能测试 20
2、性能测试 20
4.3测试分析 20
参考文献 21
