深度学习框架构建非线性分类器：训练、验证与性能评估

1. 构造非线性分类器

我们可以选择使用深度学习框架中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来构造非线性分类器。CNN 是一种用于图像识别的深度学习模型，它可以有效地提取出图像中的特征，从而实现对图像的分类。

2. 训练和验证

我们将训练集按照8:2拆分，用于训练和验证。在训练过程中，我们可以调整超参数，如学习率、批量大小、卷积核大小等，以获得最优的超参数。

3. 评估分类性能

在训练完成后，我们可以使用测试集来评估分类性能。常用的评价指标包括准确率、召回率、F1 值等。如果分类性能不理想，我们可以再次调整超参数，重新训练模型，直到获得令人满意的结果。