classification_net

classification_net是一个用于图像分类的神经网络模型。它由多个卷积层、池化层和全连接层组成，能够自动学习图像中的特征并进行分类。该模型通常使用反向传播算法进行训练，通过不断调整参数来提高分类准确率。在实际应用中，classification_net可以用于识别物体、场景、人脸等各种类型的图像。它具有高效、准确、可扩展等优点，是计算机视觉领域的重要工具之一。