20、卷积神经网络图像分类：从预训练模型到迁移学习与数据增强

卷积神经网络图像分类：从预训练模型到迁移学习与数据增强

1. 利用 Keras 预训练模型进行图像分类

Keras 提供了 decode_predictions 方法，用于帮助我们解读预训练卷积神经网络（CNN）的输出结果。以 ResNet50V2 为例，当我们向其提交一张北极狐的照片时，该方法返回的结果显示，ResNet50V2 有 89% 的把握认为照片中包含北极狐，而 MobileNetV2 则有 92% 的确定性做出了相同的判断。尽管这两个网络在同一数据集上进行训练，但不同的预训练 CNN 对图像的分类结果仍存在细微差异。

1.1 使用 ResNet50V2 进行图像分类

以下是使用 Keras 加载预训练的 ResNet50V2 模型并对图像进行分类的详细步骤：
1. 加载 ResNet50V2 模型 ：

from tensorflow.keras.applications import ResNet50V2
model = ResNet50V2(weights='imagenet')
model.summary()

2. 加载并显示北极狐图像 ：

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.preprocess