轴承故障诊断教程：CNN+ResNet 准确率约 0.95+
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轴承故障诊断教程：CNN+ResNet 准确率约 0.95+
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AI 综述
博客园滚动轴承故障诊断系列教程第 7 篇完成三种模型的训练与评估：CNN+ResNet 准确率约 0.95 以上，明显高于 1D-CNN（约 0.83）与随机森林（约 0.73）。 该篇还讲解如何复现全部结果并解读混淆矩阵，用于判断各故障类别的识别情况。
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最新进展11月4日 16:15
手把手教你：基于深度学习的滚动轴承故障诊断｜第 7 篇 · 模型训练与评估：复现全部结果、读懂混淆矩阵报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- 博客园手把手教你：基于深度学习的滚动轴承故障诊断｜第 7 篇 · 模型训练与评估：复现全部结果、读懂混淆矩阵
滚动轴承故障诊断系列第 7 篇完成三模型训练与评估：CNN+ResNet 准确率约 0.95+，明显高于随机森林（约 0.73）与 1D-CNN（约 0.83）。
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