基于深度学习的几何图形分类算法研究

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利用 lenet-5 体系结构的权重共享和特征提取和分类的优势，构建了一个几何图形识别算法模型，通过在识别过程中使用交叉熵损失函数来提高模型的泛化性能和测试数据集的平均识别准确率。

几何深度学习在计算机辅助设计领域具有革命性能力，通过机器学习优化工作流程，创造创新实用设计。综述提供全面概述，包括相似性分析、2D和3D CAD模型合成以及基于点云的CAD生成。提供基准数据集、开源代码。讨论挑战和未来研究方向。