TensorFlow 下用卷积神经网络（CNN）大数据，听起来挺高大上的，但其实实用，是在海量数据集训练方面。这次项目中的数据集包含了 3 亿条记录，训练时的准确率达到 92.8%，模型表现不错。你可以利用TensorFlow来做深度学习模型的训练，而CNN适合图像、文本之类有结构的数据。在这类训练中，数据划分成了 19 万条训练数据和 1 万条验证数据，能有效防止过拟合，提升模型的泛化能力。

海量数据管理和是这个项目的另一个挑战，3 亿条数据可不是小事儿。要保证数据的存储、清洗、预等环节顺畅，需要用到分布式计算、并行技术。而在算法方面，像梯度下降之类的优化算法，能提升模型训练效果，哈希表、队列这些数据结构也能在数据预阶段派上用场。

，如果你想在 TensorFlow 中玩转大数据，CNN 是个挺不错的选择。不过，记得数据管理和算法优化重要，不然训练效果差强人意。你要是想在深度学习领域多做一些探索，这个项目能给你不少启发。