41、深度卷积神经网络图像分类

algae

于 2025-11-08 12:28:31 发布

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分类专栏： Python机器学习实战精讲文章标签：深度卷积神经网络图像分类 CNN

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深度卷积神经网络图像分类

在机器学习和深度学习领域，图像分类是一个重要的任务。本文将介绍如何使用深度卷积神经网络（CNN）进行图像分类，特别是手写数字识别和人脸图像的性别分类。我们将使用TensorFlow和相关库来实现这些任务，并探讨数据增强等技术来提高模型性能。

手写数字识别

首先，我们来看手写数字识别的例子。通过简单的代码可以实现对MNIST手写数字数据集的预测，并可视化预测结果。

# 假设已经有预测结果 preds
import matplotlib.pyplot as plt

# 可视化预测结果
for i in range(len(preds)):
    ax.text(0.9, 0.1, '{}'.format(preds[i]),
            size=15, color='blue',
            horizontalalignment='center',
            verticalalignment='center',
            transform=ax.transAxes)
plt.show()

在这个例子中，所有预测标签都是正确的。