全文总字数：1528字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
1. 前期知识储备： （1）学习pytorch、tensorflow或mxnet等深度学习框架。
（2）学习卷积神经网络基础知识。
（3）学习django或flask。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1．基于卷积神经网络，设计图像分类模型，用于图像分类。
2.将训练好的模型保存在服务器端，用于处理用户提交的图像分类请求。
3.完成图像分类识别后应生成标签。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)2020/1/13—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告； (2)2020/3/1—2020/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善； (3)2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文；(4)2020/5/26—2020/6/5：准备答辩。
4. 主要参考文献
1. YANG Ying,ZHANG Hai-xian. Research on Image Classification Based on Convolutional NeuralNetworks//Modern Computer. 2016.
2. ZHOU Fei-Yan1,2, JIN Lin-Peng1,2, DONG Jun1. Review of Convolutional Neural Network//ChineseJournal of Computers. 2017.
3. LIMing1,2, ZHANG Hong1,2. Image classification based on convolutionneural network of iterative optimization//Computer Engineering and Design. 2017..
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