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针对传统应用于CIFIR-10数据集的基于tensor-flow神经网络算法需要对数据集进行人为预处理、容易过拟合和准确率低等缺点,改变特征维度和加入卷积层CNN以提升迭代速率,通过drop out、权重衰减和L2正则化方法改善过拟合问题,并使用梯度下降法对神经网络模型进行优化,得到了收敛速率局部波动,但准确率、迭代效率都有较好的结果,为神经网络的设计提供了理论参考。