卷积神经网络 再现率 精度 准确率

根据引用\[1\]中的表3，卷积神经网络（CNN）是一种用于训练程序的优化器，它可以用于计算再现率、精度和准确率。根据引用\[2\]和引用\[3\]的研究结果，CNN在特定的训练集上表现平均优于深度神经网络（DNN），并且在某些情况下，CNN的精度和准确率可能会高于DNN。然而，具体的再现率、精度和准确率数值需要根据具体的实验和数据集来确定，因为它们可能会因为不同的模型和数据集而有所变化。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [（论文加源码）基于DEAP和MABHOB数据集的二分类脑电情绪识别（pytorch深度神经网络（DNN）和卷积神经网络...](https://blog.csdn.net/qq_45874683/article/details/130000469)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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