灰狼算法(GWO)优化卷积神经网络CNN分类预测，GWO-CNN分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图

训练CNN分类模型-pokemon 任务： 1.尝试修改模型，加入归-化层，DropOut层 2.尝试可视化每层的输出内容 3.尝试收集新的分类数据集来体验训练过程 4.记得提交docx,或pdf文件

matlab的程序cnn编写，对图片进行分类并预测，最后完成搜索功能， 输入图片路径给出所有同类的图片结果

DCGAN-plus-cnn分类器 使用DCGAN进行数据扩充，使用cnn分类器进行分类

基于深度学习的植物病害识别 这个基于django的Web应用程序使用经过训练的卷积神经网络来识别植物叶片上存在的疾病。 它由38种不同的健康和病态植物叶子组成。 38个类是： 苹果->苹果结ab 苹果->黑腐 苹果->雪松苹果锈 苹果->健康 蓝莓->健康 樱桃->白粉病 樱桃->健康 玉米-> Cercospora叶斑（灰色叶斑） 玉米->普通锈 玉米->北方叶枯病 玉米->健康 葡萄->黑腐 葡萄->埃斯卡（黑麻疹） 葡萄->叶枯病（Isariopsis Leaf Spot） 葡萄->健康 橙色->上龙冰（柑橘绿化） 桃->细菌斑 桃子->健康 胡椒，铃铛->细菌斑 胡椒，铃铛->健康 马铃薯->早疫病 马铃薯->晚疫病 土豆->健康 覆盆子->健康 大豆->健康 壁球->白粉病 草莓->叶焦 草莓->健康 番茄->细菌斑 番茄->早疫病 番茄->晚疫病 番茄->叶霉 番茄

图片CNN分类模板，换图片和文件夹名　直接使用 详情：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/122266896

神经网络进行分类的源代码，可以下载了自己琢磨看， 可以运行

框架：tensorflow2 代码：python 实验任务：分类任务 实验数据：分好类在同一目录下的不同文件夹数据

基于CNN分类器和卷积的目标检测 基于CNN分类器和卷积的目标检测 基于CNN分类器和卷积的目标检测 基于CNN分类器和卷积的目标检测

CNN分类数据集下载，动物十分类