7、图像分类模型的构建与优化：从数据预处理到模型评估

图像分类模型的构建与优化：从数据预处理到模型评估

在机器学习领域，图像分类是一个重要的任务。本文将详细介绍如何从数据预处理开始，逐步构建、训练和评估不同架构的图像分类模型，以提高模型的准确性。

1. 数据预处理

在进行模型训练之前，数据预处理是至关重要的一步。它可以提高数据的质量，增加数据的多样性，从而提升模型的性能。
- 数据划分 ：我们预留 5% 的训练数据用于模型训练期间的验证。 x_val 和 y_val 分别代表特征和标签的验证数据集。
- 数据增强 ：数据增强是数据科学家在模型训练期间增加可用数据多样性的一种策略。原始数据可能存在一致性，导致训练不完美，而数据增强可以避免收集新数据以增加多样性。常见的数据增强技术包括裁剪、填充和水平翻转。对于图像数据增强，Keras 预处理模块提供了 ImageDataGenerator 类。以下是实例化该类的代码：

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=15,
    width_shift_range=0.1,
    height_shift_range=0.1,
    horizontal_flip=True, 
)

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