基于卷积神经网络的垃圾图像分类

基于卷积神经网络的垃圾图像分类是一种常见的图像分类任务，可以通过训练模型来自动识别和分类垃圾图像。该任务的关键在于构建合适的卷积神经网络模型，并使用大量的标注数据进行训练。

一般来说，可以使用已有的卷积神经网络模型（如VGG、ResNet等）进行迁移学习，也可以自己构建模型。在训练过程中，需要注意数据增强、学习率调整等技巧，以提高模型的泛化能力和准确率。