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图像挖掘是一种从庞大的图像数据集中搜索和发现有价值的信息和知识的方法。图像挖掘基于数据挖掘、数字图像处理、机器学习、图像检索和人工智能。图像挖掘处理隐藏信息提取、图像数据关联和图像中不清晰可见的附加模式。选择适合图像挖掘过程的适当对象或图像特征是程序员面临的主要挑战。该过程包括在更短的时间内找出最有效的路线并节省用户的工作量。本文的主要目标是设计和实现具有更高性能的图像分类系统，其中使用 CIFAR-10 数据集来训练和测试使用 CNN 的分类模型。卷积神经网络是值得信赖的，它可以产生高质量的结果。使用深度卷积神经网络 (DCNN) 获得了 98% 的高准确率。
卷积神经网络的深度图像挖掘
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