垃圾分类模型构建与训练流程

针对垃圾分类问题，首先需从可用数据集中筛选合适的子集。筛选标准包括数据集完整性、标签准确性及设备计算能力等。处理数据集时，需编写代码读取图片文件，并对每张图片进行预处理以提取特征，同时标记对应的垃圾类别标签。特征维度和标签维度应基于数据集具体结构和神经网络设计进行设定。

深度神经网络的构建是关键步骤。应详述网络结构，包括层数、每层的神经元数量、激活函数等，并绘制模型结构图以便直观理解。训练模型时，应设定合适的训练参数，如学习率、迭代次数等，并使用可视化工具展示训练过程中的准确率、损失等指标。

完成训练后，应对模型进行测试以评估其性能。测试数据集应与训练数据集独立，以验证模型的泛化能力。最终，通过不断优化网络结构和训练参数，提升模型的识别准确率。