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matlab最简单的代码基于CNN的水果分类示例 这些代码是作为论文“卷积神经网络应用于水果图像处理的回顾”，Applied Sciences，10（10）：3443（2020）的一部分而实现的。 为了说明使用一些可用工具来开发CNN的方法，我们展示了水果分类和质量控制示例的实现。 另外，使用众所周知的预训练模型实现了相同的示例，以便说明使用转移学习的另一种解决方案。 重要的是要记住，这些示例的目的只是以最简单的方式显示如何针对特定任务实现CNN模型。 因此，建议的示例未进行优化，因此提出了非常简单的解决方案，以使其易于理解。 为了便于比较和讨论，您可以阅读我们的论文。 分别使用TensorFlow [99]和深度学习工具箱[102]在Python和MATLAB中对实现进行了编码。 对源代码进行了注释，并提供了描述性信息，也可以在我们的实验室LITRP（）网站上在线获得这些代码。 如何引用 请随时使用我们的代码并按如下方式引用我们： 纳兰霍-托雷斯（J. 莫拉（Mora）； Hernández-García，河； 巴里恩托斯（RJ）； 弗雷德斯角; Valenzuela，A。卷积神经网

*** 读我 *** 为 RSBot 制作的脚本。 由 Karl Phillips 在 Powerbot 社区的帮助下编写。 获取它@

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越狱进入Kdfu模式