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摘 要： 文中提出一种基于改进的ResNet的太阳黑子图像分类方法，该方法在ResNet的基础上引入了空洞卷积和残差连接等技术，增强了训练模型的特征提取能力以及感受野。在模型训练过程中，采用交叉熵损失函数和SGD优化器进行参数优化，以提高模型的准确性和泛化能力。其中深度可分离卷积被用于替代传统的卷积操作，以减少模型的参数量和计算量。（剩余9049字）
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基于改进ResNet算法的太阳黑子分类方法研究
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