随着大数据时代的到来，越来越多的数据需要我们处理。人们对于信息处理的要求越来越严格，在信息处理中既要达到高准确率，又要达到较高的运行速率。卷积神经网络是识别图像的多层感知器，而且在处理图像问题上具有很好的容错能力、并行的处理和学习能力。在深度学习图像识别应用上，它具有高的准确率和处理速度，所以用卷积神经网络作为理论依据来研究动态舰船识别。对于深度学习动态舰船的研究，主要是通过摄像头实时监控舰船的位置，继而来判断舰船的类别，这一领域的研究对今后的智能辅助领域的数据处理发展有着重大的作用。 首先，对深度学习的卷积神经网络进行了概述，对卷积神经网络的基本算法进行了介绍。其次，搭建深度学习相关开发环境并配置好相应的库OpenCV，对采集的舰船图像数据集进行训练，得出所需要的模型，并对该模型内部的层结构进行可视化。 最后，通过调节各网络参数及层结构对该模型进行优化，使模型达到更高的准确率和更快的运行速度，并在两者之间达到一个平衡。
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