针对卷积神经网络Lenet模型开发的图像分类数据集。
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基于tensorflow的CNN的MNIST数据集，里面包含测试集和训练集，方便对应文章上的数据进行对比
包含了用修改后的论证区注释方案注释的30篇文章的摘要和介绍。这些文章来自生物学、机器学习和心理学。
包括了一个可用于香蕉分类的数据及以及一个分三类的数据及，可用于初学者进行数据分类实验和测试
数据集中是对用户评价的一些正面和负面的评价语句。正面有10679条语句,负面有10428条语句。可用于训练评价分析模型。
垃圾分类数据集，可用于训练深度学习模型垃圾分类模型，10000+样本，数据集较大，CSDN无法上传，给了百度云链接
kaggle叶子分类数据集，
可用做深度学习测试的一维多分类数据集，取自真实实验场景。数组大小247*900。900条特征数据，9种类别，分类效果很好。
该数据集包含22个文件夹，依据属性被细致分类成3大类和对应的小类。分别为其他垃圾6小类、厨余垃圾8小类、可回收物8小类。每个文件夹都代表一种特定的垃圾类型，有助于在垃圾分类任务中更精准地识别和分类垃圾
分类数据集索引读取,针对深度学习中分类问题,读取数据集路径及类别并写入本地.txt文件,作为分类网络读取训练或验证图片的索引文件
LeNet-5模型 1990 年代提出的LeNet-5使卷积神经网络在当时成功商用,下图是 LeNet-5 的网络结构图,它接受32 × 32大小的数字、字符图片,这次将LeNet-5模型用来识别MI
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