本文展示了如何使用Keras构建卷积神经网络模型进行图像分类。详细讲解了数据预处理、网络结构、训练过程及模型评估。通过实例代码，实现了一个包含两个卷积层的CNN，最终在测试集上达到99.19%的准确率。
用Keras实现卷积神经网络进行图像分类
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是深度学习中广泛应用于图像、视频等领域的模型之一。本文将介绍如何使用Keras框架构建一个简单的卷积神经网络并进行图像分类。
首先，我们需要import一些必要的库和模块：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, MaxPooling2D
from keras.utils import to_categorica
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