通过简单卷积神经网络实现猫狗数据集的图像分类的思考方式 / 张生荣

Python深度学习之简单实现猫狗图像分类

一.前言本文使用的是 kaggle 猫狗大战的数据集训练集中有 25000 张图像,测试集中有 12500 张图像.作为简单示例,我们用不了那么多图像,随便抽取一小部分猫狗图像到一个文件夹里即可. ...

这份数据集来源于Kaggle,数据集有12500只猫和12500只狗.在这里简单介绍下整体思路处理数据设计神经网络进行训练测试 1. 数据处理将图片数据处理为 tf 能够识别的数据格式,并将数 ...

目录什么是AlexNet模型训练前准备 1.数据集处理 2.创建Keras的AlexNet模型开始训练 1.训练的主函数 2.Keras数据生成器 3.主训练函数全部代码训练结果最近在做实验 ...

本文使用的数据集是MNIST,主要使用两个卷积层加一个全连接层构建的卷积神经网络. 先载入MNIST数据集(手写数字识别集),并创建默认的Interactive Session(在没有指定回话对象的情 ...

本文是Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别的姊妹篇,是加载上一篇训练好的模型,进行猫狗识别本文逻辑: 我从网上下载了十几张猫和狗的图片,用于检验我们训练好的模型. 处理我们下 ...

目录前言数据集获取文件解压将文件分为训练集与验证集绘图查看模型建立神经网络模型模型编译数据预处理模型训练运行模型可视化中间表示评估模型精度与损失值总结前言本文参照了大佬 ...

CNN最大的特点在于卷积的权值共享结构,可以大幅减少神经网络的参数量,防止过拟合的同时又降低了神经网络模型的复杂度.在CNN中,第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入,每一个卷积操作只处理一小块图像, ...

目录一,猫狗数据集数目构成二,数据导入三,数据集构建四,模型搭建五,模型训练六,模型测试作为tensorflow初学的大三学生,本次课程作业的使用猫狗数据集做一个二分类模型. 一,猫狗数 ...

一.前言本文使用的是 kaggle 猫狗大战的数据集:https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data 训练集中有 25000 张图像,测试集中有 12500 张 ...

这里使用TensorFlow实现一个简单的卷积神经网络,使用的是MNIST数据集.网络结构为:数据输入层–卷积层1–池化层1–卷积层2–池化层2–全连接层1–全连接层2(输出层),这是一个简单但非常有 ...

本文实例为大家分享了Android九宫格图片展示的具体代码,供大家参考,具体内容如下一．知识点总结 1. 卷积神经网络出现的初衷是降低对图像的预处理,避免建立复杂的特征工程.因为卷积神经网络在训练 ...

kaggle是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛.托管数据库.编写和分享代码的平台,在这上面有非常多的好项目.好资源可供机器学习.深度学习爱好者学习之用. 碰巧最近入门了一门非常的深度学习框 ...

目录前言一.CNN解决了什么问题? 二.CNN网络的结构 2.1 卷积层 - 提取特征卷积运算权重共享稀疏连接总结:标准的卷积操作卷积的意义 1x1卷积的重大意义 2.2 激活函数 2. ...

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关性概念 1.卷积神经网络(ConvolutionNeu ...

目录前言一. 数据预处理二. 定义网络三. 训练模型前言数据集下载地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/17aglKyKFvMvcug0xrOqJdQ?pwd=6 ...

这几天开始学tensorflow,先来做一下学习记录一.神经网络解决问题步骤: 1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入.也就是说要对数据集进行特征工程,然后知道每个样本的特征维度,以此来定义 ...

今年来人工智能的概念越来越火,AlphaGo以4:1击败李世石更是起到推波助澜的作用.作为一个开挖掘机的菜鸟,深深感到不学习一下deep learning早晚要被淘汰. 既然要开始学,当然是搭一个深度 ...

一.卷积神经网络CNN简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比 ...

一.卷积神经网络卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号 ...

前言在机器学习中,卷积神经网络是一种深度前馈人工神经网络,已成功地应用于图像识别.目前,很多的车牌识号识别,人脸识别等都采用卷积神经网络,可以说卷积神经网络在图像识别方面取得了巨大的成功.当前开源的 ...