垃圾分类模型构建与训练流程
针对垃圾分类问题，我们将从数据集选择、数据处理、模型构建到训练及测试进行详细说明。
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数据集选择与处理：我们基于设备限制，选择数据集的一部分。选择标准主要依据数据的丰富度、多样性以及标注准确性。我们将编写代码读入数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取和标签编码。数据集包含22个文件夹，分别代表不同类别的垃圾，其中包括其他垃圾、厨余垃圾和可回收物三大类。
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深度神经网络构建：我们将设计一个深度神经网络模型来识别垃圾种类。网络结构包括输入层、隐藏层和输出层，采用适当的激活函数和损失函数。我们将提供详细的模型结构图和参数设置，以确保模型的有效性和性能。
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模型训练与结果可视化：我们将使用处理后的数据集对模型进行训练，通过调整超参数和优化算法来提高模型的准确率。训练过程中，我们将记录模型的训练损失和验证损失，并使用可视化工具对训练过程进行展示。
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测试与评估：最后，我们将使用测试数据集对训练好的模型进行测试，评估其在垃圾分类任务上的性能。通过计算准确率、召回率和F1值等指标，我们可以全面评估模型的优劣。