Title: 基于深度学习的图像分类算法实现

Title: 基于深度学习的图像分类算法实现

引言：
图像分类是计算机视觉领域中一项重要的任务，它可以将图像分为不同的类别，使计算机能够理解和处理图像内容。深度学习技术的兴起为图像分类带来了革命性的突破。本文将介绍一种基于深度学习的图像分类算法，并提供相应的源代码实现。

一、数据集准备
在开始算法实现之前，首先需要准备一个适用的图像分类数据集。我们可以使用公开的数据集，如MNIST（手写数字）或CIFAR-10（包含10个类别的图像）。这些数据集已经被广泛应用于图像分类任务，并且有大量的标注样本可供使用。

二、神经网络模型构建
深度学习的核心是神经网络模型。在图像分类任务中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是最常用的模型之一。以下是一个简化的CNN模型构建示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

model = tf.keras