本教程详细介绍了如何使用Keras构建卷积神经网络（CNN）模型进行图像分类。首先介绍所需库的导入，接着展示数据预处理和one-hot编码步骤，然后详细阐述CNN模型的构建过程，包括各层结构、损失函数和优化器的选择。最后，通过训练和测试数据评估模型性能。Keras的易用性使得模型调整和定制变得简单。
在本教程中，我们将使用Keras库来构建一个深度学习模型。Keras是一个简单易用的深度学习库，它提供了一个高级API，可以方便地构建、训练和评估深度学习模型。我们将通过一个实例来演示如何使用Keras构建一个图像分类模型。
首先，我们需要导入所需的库和模块。确保已经安装了Keras和相关的依赖项。
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.layers.convolutional 
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
9万+
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
