基于卷积神经网络的数据分类方法

（昆明医科大学基础医学院，云南 昆明 650500）

引言

卷积神经网络在应用中数据的分类方法对神经网络的运行以及神经网络的数据应用有重要影响，在数据分类方法中既要做好数据特征的分析，同时也要采取数据对比分析和数据测试分析等多种手段，掌握数据的类型和特点，确保数据在分析过程中能够达到分析要求，根据数据的类型和特点制定科学的数据应用措施，使数据在分类分析过程中能够达到应用要求，确保数据在分类分析中取得积极效果。因此，从数据分类中应按照数据的类别特点以及数据的应用特点做好数据的分析工作。

一、卷积神经网络概述

卷积神经网络作为智能控制系统的重要分支内容，在应用中对数据的类型、数据的内容和特点有较高的要求，在数据应用过程中既要掌握数据的类别，同时也要按照数据的使用情况和数据的自身特点做好数据的归类，解决数据的分类存储问题，保证数据在应用过程中达到应用要求，围绕数据的应用特点和数据的应用情况制定科学的应用措施。因此，了解卷积神经网络网络的类别，对做好卷积神经网络的应用工作和满足卷积神经网络的应用要求具有重要意义，在应用中需根据卷积神经网络的要求做好数据分析。

二、CNN特征提取

1.卷积层分析

在数据分类方法中，做好CNN特征的提取至关重要。其中卷积层的分析是数据提取的重点，在卷积层中数据的存储状态处于神经元的权值矩阵中，在数据存储中神经元对数据的存储质量产生了直接的影响。在卷积层工作中，数据的存储效果和数据的存储质量对卷积层的应用以及数据的分类整理具有重要影响，在卷积层的数据分析中需要掌握数据的大小、像素类型以及数据输出特征，解决数据的分类分析问题，保证数据在卷积层中的分析中能够在像素的分析和像素特征数目分析中占据优势[1]。

2.池化层分析

数据在池化层的分析中，需要按照数据的来源和数据的像素特征分析数据的应用情况。在池化层中，池化主要是指计算机视觉与机器学习领域中的常见操作，池化是将不同位置的特征进行聚合，在数据的池化过程中对数据的类型和数据的整合方式有较高的要求。在池化中需要考虑到数据的来源以及数据的应用情况，做到按池化要求分析数据的特征，了解池化层的变化情况，并按照池化层的应用要求做好池化工作，对数据的整理应用以及数据优势的发挥具有重要影响，在数据应用中，需要按照数据的实际类型和数据的特征做好应用方案的制定。

3.全链接层分析

数据在分类过程中，全链接层是重要的数据存储类型，在全链接层的数据应用中需要掌握全链接层的连接方式。与卷积层相比，全连接层的连接方式会增加网络参数，使网络参数在应用中达到应用要求，并按照网络参数的具体情况和应用要求做好网络参数的分类和聚合[2]。所以，掌握网络参数的类型特点，根据训练阶层的要求分析数据的来源和用途，对做好数据应用具有重要影响，围绕数据应用的实际情况和数据应用过程中的具体要求，在数据应用中既要掌握数据的特征，同时也有按照全链阶层的数据标准做好数据应用。

三、卷积神经网络的数据分类方法讨论

1.预训练的CNN与直接训练的CNN对比

在卷积神经网络的数据分类方法中，训练的CNN数据与直接训练的CNN数据在数据的特征、应用范围以及数据的形成和数据的应用方面存在一定的差别，在应用中需要掌握数据的来源以及数据的应用情况。通过对比预训练的CNN数据和直接训练的CNN数据，能够了解数据的基本状况和数据的类型特征，为数据的应用以及数据的使用奠定良好的基础，解决数据的应用问题，推动数据应用工作的有序进行，确保数据应用在实施过程中能够围绕数据应用的实际特征和数据应用的基本情况做好数据对比分析工作。

图1 CNN数据分析流程

2.抗旋转性能测试

在数据的分类过程中，采取抗旋转测试的方式能够检验数据的应用效果，对数据的使用环境、数据的应用情况和数据的使用范围进行划定，使数据在应用过程中达到应用要求。抗旋转性能测试主要的目的在于，握数据旋转测试后的表现情况，判断数字的来源并掌握数据的基本性能，使数据在应用过程中达到评论要求，围绕数据的应用特点制定数据的分类方案，使数据在分类应用中能够采取正确的应用方式，解决应用过程中存在的问题[3]。因此，进行抗旋转性能测试类的重要手段。

3.抗噪声性能测试

在数据的分类分析中，采取抗噪性能测试能够掌握数据的抗噪声性能，对数据的类别和数据的使用功能有足够的了解，在此基础上分析数据的来源和数据的应用情况，对提高数据的应用效果和满足数据的应用要求具有重要的影响。在数据应用过程中，需要围绕数据的应用特点和应用的需求制定有效的数据应用措施，保证数据在应用中提高数据的应用效果，避免数据的应用中因采取的应用方法存在问题影响数据的应用效果。

结语

通过对卷积神经网络的分析，数据是卷积神经网络的重要组成部分，在数据的应用过程中应分析卷积神经网络的特征以及卷积神经网络中数据分类的方法，以此为基础推动卷积神经网络数据的应用，为卷积神经网络的不断应用和应用效果的提升奠定良好的基础。因此，在卷积神经网络应用过程中应围绕数据的组成情况和数据的类别特点制定科学的数据分类分析方法，解决数据分类分析问题，为卷积神经网络的应用提供有力支持。