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模型設計是一個基于CNN的一個三層卷積池化層后一層輸出的模型，卷積層進行卷積處理就是卷積運算，類似“濾波器運算”，是以一定間隔的滑動濾波器窗口，比如一個4*3的圖形，通過2*2的四個格子卷積運算，可以轉化成一個3*3的數據矩陣，然后將偏置加到所有格子上，通過批處理將n次打包成一次進行來高效實現，池化層則是縮小圖片高長方向的運算。將一些必要的參數如權重和偏置預先設置好，其他一部分的參數可以經過訓練優化得到，優化器設置了學習率和動量。
整個過程模型是先讀取給定的數據集，對圖片和標簽進行統一處理使它適合于網絡訓練，然后給定參數，開始訓練神經網絡，然后每一輪將訓練集的部分拿出來測試以估計準確率，訓練到想要的程度時終止訓練防止過度擬合，然后進行數據集的測試得出結果。
應用場景由于訓練集進行了處理只有20人以下的數據，適用于室內一些人流量較少的區域，比如室內監控，店面超市內部監控等。
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實驗內容步驟：
1、 準備數據：將百度云平臺上給定的數據集作為數據來源，并進行處理
2、 配置網絡：將網絡設計好層數以及結構，給出需要給定的參數，加入優化模塊。
3、 訓練網絡：按批進行訓練集的訓練，每十次進行一個準確率的測試提取。
4、 模型評估：通過得出的準確率變化情況對模型進行好壞評估并修改參數。
5、 模型預測：通過訓練出來的模型文件對測試集圖片進行測試。
程序源代碼：
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