3、基于Keras的线性模型图像分类：原理与实践

基于Keras的线性模型图像分类：原理与实践

1. 线性模型基础

在图像分类任务中，我们可以通过计算图像像素值的加权平均值来判断图像所属的类别。以识别五种不同类型的花为例，对于一张新图像，我们会计算五个这样的加权平均值（即学习 width * height * 3 * 5 个权重值），并根据输出值最大的那个来确定花的类型。

在实际应用中，为了避免所有像素为黑色时输出强制为零的情况，我们会添加一个称为偏置（bias）的常数项。每个输出值可以表示为：
[ Y_j = b_j + \sum_{rows} \sum_{columns} \sum_{channels} w_i * x_i ]

2. Keras模型构建

2.1 模型定义

使用Keras可以更方便地构建线性模型，示例代码如下：

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)),
    tf.keras.layers.Dense(len(CLASS_NAMES))
])

这个 Sequential 模型由多个层组成，前一层的输出作为后一层的输入。具体来说：
- 输入层（隐式）：要求输入一个3D图像张量。
- Flatten 层：将3D图像张量转换为具有相同值数量的1D张量。
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