基于卷积神经网络（CNN）和ResNet的图像分类模型研究与分析

本研究基于卷积神经网络（CNN）和ResNet，采用ResNet18、ResNet34和CNN等多种网络结构进行图像分类模型训练。我们提供了带有超大数据集和训练好的模型，准确度达到了60%。此外，我们还附带了一份26页的详细实验报告，其中包括实验过程、不同模型的训练数据和分析结果，以及针对过拟合问题进行的多种解决方法的探索。每个网络模型都有多次试验分析和详细的实验结果截图，同时还分享了实验中的心得体会以及所遇到的困难及其解决方式。