本项目专注于神经网络的设计与优化，旨在提高模型的准确性和效率。以下是一些关键点：

  • 模型架构：我们采用了多种神经网络架构，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
  • 数据预处理：为了提高模型的性能，我们对数据进行了一系列预处理操作，如归一化、数据增强等。
  • 训练与优化：我们使用了多种优化算法，如Adam、SGD等，并进行了超参数调优。

神经网络架构图

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