用于图像分类的即插即用的卷积神经网络(CNN)教程

本教程介绍了如何借助Python和Keras深度学习库构建和训练一个用于图像分类的即插即用CNN模型。教程涵盖从导入库到加载MNIST数据集,再到构建、编译、训练和评估模型的全过程,并提供了可视化训练效果的方法。

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深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功,而卷积神经网络(CNN)是实现图像分类任务的强大工具。本教程将介绍如何使用Python和深度学习库来构建和训练一个用于图像分类的即插即用的CNN模型。

步骤1:导入必要的库

首先,我们需要导入一些必要的Python库,包括NumPy、Keras和Matplotlib。NumPy用于处理数组和矩阵操作,Keras是一个深度学习库,而Matplotlib用于绘制图形。

import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers 
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