卷积神经网络 水果分类

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，常被用于图像识别和分类任务。下面我来为你介绍一下如何用卷积神经网络进行水果分类。

1. 数据集准备：首先需要准备一个包含不同种类水果图片的数据集。可以使用公开可用的数据集，也可以自己收集并标注数据。

2. 数据预处理：对数据进行处理，如调整大小、裁剪等，以便于模型训练。同时进行数据增强，如随机旋转、翻转等，以提高模型的泛化能力。

3. 构建模型：使用卷积神经网络构建模型，通常包括多个卷积层、池化层、全连接层等。其中卷积层用于提取特征，池化层用于降维，全连接层用于分类。

4. 模型训练：使用准备好的数据集对模型进行训练。通常使用交叉熵损失函数和梯度下降优化器进行训练，并设置合适的超参数。

5. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算准确率、精度等指标，以评估模型性能。

6. 模型应用：将训练好的模型应用到实际场景中，如App中的水果分类功能。