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課程內容介紹
據預處理：首先，使用DragonFly對材料圖像進行預處理，如濾波、歸一化等操作，以提高數據質量。
特征提取：接下來，利用深度學習模型（如卷積神經網絡，CNN）從預處理后的材料圖像中提取特征。CNN通過多層卷積和池化操作，學習圖像的高級特征表示。
模型訓練：將提取到的特征輸入到深度學習模型中進行訓練。訓練過程中，模型會不斷調整參數，以最小化損失函數（如交叉熵損失、均方誤差等）并提高預測準確性。
模型評估：在訓練過程中或訓練完成后，需要對模型進行評估，以檢驗模型性能。評估指標包括準確率、召回率、F1分數等。
模型優化：根據評估結果，對模型進行優化，如調整網絡結構、超參數等，以提高模型性能。
模型部署與應用：將訓練好的模型部署到DragonFly中，應用于實際問題的解決，如材料性能預測、缺陷檢測等。
