基于卷積神經網絡的數據分類方法

（昆明醫科大學基礎醫學院，云南 昆明 650500）

引言

卷積神經網絡在應用中數據的分類方法對神經網絡的運行以及神經網絡的數據應用有重要影響，在數據分類方法中既要做好數據特征的分析，同時也要采取數據對比分析和數據測試分析等多種手段，掌握數據的類型和特點，確保數據在分析過程中能夠達到分析要求，根據數據的類型和特點制定科學的數據應用措施，使數據在分類分析過程中能夠達到應用要求，確保數據在分類分析中取得積極效果。因此，從數據分類中應按照數據的類別特點以及數據的應用特點做好數據的分析工作。

一、卷積神經網絡概述

卷積神經網絡作為智能控制系統的重要分支內容，在應用中對數據的類型、數據的內容和特點有較高的要求，在數據應用過程中既要掌握數據的類別，同時也要按照數據的使用情況和數據的自身特點做好數據的歸類，解決數據的分類存儲問題，保證數據在應用過程中達到應用要求，圍繞數據的應用特點和數據的應用情況制定科學的應用措施。因此，了解卷積神經網絡網絡的類別，對做好卷積神經網絡的應用工作和滿足卷積神經網絡的應用要求具有重要意義，在應用中需根據卷積神經網絡的要求做好數據分析。

二、CNN特征提取

1.卷積層分析

在數據分類方法中，做好CNN特征的提取至關重要。其中卷積層的分析是數據提取的重點，在卷積層中數據的存儲狀態處于神經元的權值矩陣中，在數據存儲中神經元對數據的存儲質量產生了直接的影響。在卷積層工作中，數據的存儲效果和數據的存儲質量對卷積層的應用以及數據的分類整理具有重要影響，在卷積層的數據分析中需要掌握數據的大小、像素類型以及數據輸出特征，解決數據的分類分析問題，保證數據在卷積層中的分析中能夠在像素的分析和像素特征數目分析中占據優勢[1]。

2.池化層分析

數據在池化層的分析中，需要按照數據的來源和數據的像素特征分析數據的應用情況。在池化層中，池化主要是指計算機視覺與機器學習領域中的常見操作，池化是將不同位置的特征進行聚合，在數據的池化過程中對數據的類型和數據的整合方式有較高的要求。在池化中需要考慮到數據的來源以及數據的應用情況，做到按池化要求分析數據的特征，了解池化層的變化情況，并按照池化層的應用要求做好池化工作，對數據的整理應用以及數據優勢的發揮具有重要影響，在數據應用中，需要按照數據的實際類型和數據的特征做好應用方案的制定。

3.全鏈接層分析

數據在分類過程中，全鏈接層是重要的數據存儲類型，在全鏈接層的數據應用中需要掌握全鏈接層的連接方式。與卷積層相比，全連接層的連接方式會增加網絡參數，使網絡參數在應用中達到應用要求，并按照網絡參數的具體情況和應用要求做好網絡參數的分類和聚合[2]。所以，掌握網絡參數的類型特點，根據訓練階層的要求分析數據的來源和用途，對做好數據應用具有重要影響，圍繞數據應用的實際情況和數據應用過程中的具體要求，在數據應用中既要掌握數據的特征，同時也有按照全鏈階層的數據標準做好數據應用。

三、卷積神經網絡的數據分類方法討論

1.預訓練的CNN與直接訓練的CNN對比

在卷積神經網絡的數據分類方法中，訓練的CNN數據與直接訓練的CNN數據在數據的特征、應用范圍以及數據的形成和數據的應用方面存在一定的差別，在應用中需要掌握數據的來源以及數據的應用情況。通過對比預訓練的CNN數據和直接訓練的CNN數據，能夠了解數據的基本狀況和數據的類型特征，為數據的應用以及數據的使用奠定良好的基礎，解決數據的應用問題，推動數據應用工作的有序進行，確保數據應用在實施過程中能夠圍繞數據應用的實際特征和數據應用的基本情況做好數據對比分析工作。

圖1 CNN數據分析流程

2.抗旋轉性能測試

在數據的分類過程中，采取抗旋轉測試的方式能夠檢驗數據的應用效果，對數據的使用環境、數據的應用情況和數據的使用范圍進行劃定，使數據在應用過程中達到應用要求?？剐D性能測試主要的目的在于，握數據旋轉測試后的表現情況，判斷數字的來源并掌握數據的基本性能，使數據在應用過程中達到評論要求，圍繞數據的應用特點制定數據的分類方案，使數據在分類應用中能夠采取正確的應用方式，解決應用過程中存在的問題[3]。因此，進行抗旋轉性能測試類的重要手段。

3.抗噪聲性能測試

在數據的分類分析中，采取抗噪性能測試能夠掌握數據的抗噪聲性能，對數據的類別和數據的使用功能有足夠的了解，在此基礎上分析數據的來源和數據的應用情況，對提高數據的應用效果和滿足數據的應用要求具有重要的影響。在數據應用過程中，需要圍繞數據的應用特點和應用的需求制定有效的數據應用措施，保證數據在應用中提高數據的應用效果，避免數據的應用中因采取的應用方法存在問題影響數據的應用效果。

結語

通過對卷積神經網絡的分析，數據是卷積神經網絡的重要組成部分，在數據的應用過程中應分析卷積神經網絡的特征以及卷積神經網絡中數據分類的方法，以此為基礎推動卷積神經網絡數據的應用，為卷積神經網絡的不斷應用和應用效果的提升奠定良好的基礎。因此，在卷積神經網絡應用過程中應圍繞數據的組成情況和數據的類別特點制定科學的數據分類分析方法，解決數據分類分析問題，為卷積神經網絡的應用提供有力支持。