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
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
