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为提高图像识别的准确率,提出了一种基于卷积神经网络的图像识别模型。本实验使用Python编程语言实现模型的训练与测试。对图像数据集cifar-10进行预处理后,使用Python中的Keras框架进行模型的构建与训练,模型训练完毕后,对识别准确率进行评估,最后对测试集中的图片进行识别,获得预测准确率和混淆矩阵。通过增加卷积运算的次数,提高图像识别的准确率。