在本项目中着重探索了利用
深度学习模型进行水果图像分类的方法。具体而言包括使用卷积神经网络（CNN）模型进行水果图片的分类和探索轻量级神经网络模型MobileNetV2在水果图像分类中的应用。在第一项任务中，使用TensorFlow构建了一个简单的CNN模型，并通过调整模型参数来提高准确率。在实验过程中发现由于数据集的问题，训练结果并不理想，测试集上的准确率低于预期，同时出现了过拟合的情况。针对这个问题，从优化器、学习率和训练轮次等方面入手，对模型进行了
改进和调整。
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