利用卷积神经网络对鱼类物种进行分类

数据分类存在于不同的现实问题中，例如识别图像中的模式、区分生产线上的缺陷零件、分类良性与恶性肿瘤等许多其他问题。其中许多问题的数据模式难以识别，需要更先进的技术来解决。近来，若干探讨不同人工神经网络架构的工作已被应用于解决分类问题。当分类问题须通过图像获得时，当前标准方法是使用卷积神经网络。因此，本报告中使用了卷积神经网络对鱼类物种进行分类。数据分类存在于多种现实问题中，诸如：识别图像中的模式、区分生产线上的缺陷零件、分类良性与恶性肿瘤，以及诸多其他。许多此类问题拥有难以识别的数据模式，这相应地要求更先进的技术以求解。近来，多种探讨不同人工神经网络架构的工作正被应用于解决分类问题。当问题的分类须通过图像获取时，目前标准方法是使用卷积神经网络。故此，本工作使用卷积神经网络进行鱼类物种分类。