基于经典网络架构的图像分类模型与训练策略

嵌入式之禅

于 2023-09-09 04:55:55 发布

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文章标签：分类数据挖掘人工智能 Python

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本文介绍了如何使用Python和Keras构建基于经典网络架构（如CNN）的图像分类模型，涉及数据集加载、模型定义、编译、训练、评估及可视化训练过程。通过对CIFAR-10数据集的应用，展示了模型训练和调整的基本流程。

基于经典网络架构的图像分类模型与训练策略

图像分类是计算机视觉领域中的一个重要任务，它旨在将输入图像分为不同的预定义类别。在本文中，我们将介绍如何使用Python构建一个基于经典网络架构的图像分类模型，并探讨一些常用的训练策略。

首先，我们需要导入必要的Python库，包括NumPy、Matplotlib和Keras。NumPy用于处理数值计算，Matplotlib用于可视化结果，而Keras是一个常用的深度学习框架。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.datasets import cifar10
from keras.models import Sequential

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