dog_cat_image_recognition_model:图像识别模型 源码

dog_cat_image_recognition_model 计算机视觉:对猫和猫的图像进行分类。 在本案例研究中,我们使用8000张猫狗的图像来训练和测试卷积神经网络(CNN)模型,该模型将图像作为输入,并给出0类(猫)或1类(狗)作为输出,提示是否它是狗或猫的照片。 该图像识别模型基于CNN。 该过程包括以下步骤,并在此捕获: 数据预处理 建立CNN初始化 培训和测试CNN 模型验证 ##用于训练CNN的图片示例 卷积神经网络(CNN) 此案例研究基于CNN模型, Study 包括对CNN包括的所有步骤和过程的详细描述,例如: 卷积运算 汇集 展平 模型评估 在中详细描述的重要评估步骤可帮助CNN模型训练并做出准确的预测,例如: CNN的损失函数(SoftMax和交叉熵) 损失函数优化器(SGD和Adam优化器) 激活函数(整流器和Sigmoid) 深度学习库:Te