29、卷积神经网络与循环神经网络：图像分类与序列预测的利器

卷积神经网络与循环神经网络：图像分类与序列预测的利器

卷积神经网络进行服装图像分类

在图像分类领域，卷积神经网络（CNNs）是一种强大的工具。我们可以利用它对服装图像进行分类。

首先，CNN模型的各个组件有着独特的设计，它的灵感来源于人类视觉细胞的工作方式。以Zalando的fashion - MNIST服装图像数据集为例，我们可以开发一个CNN模型来对这些图像进行分类。

在处理图像数据时，数据增强是一个重要的步骤。以下是几种常见的图像增强方法：
- 旋转：将图像按一定角度旋转。
- 翻转：水平或垂直翻转图像。
- 缩放：对图像进行放大或缩小操作。

在实践中，我们可以使用TensorFlow中的Keras模块来实现深度学习模型。以下是一些可以尝试的操作：
1. 微调CNN图像分类器 ：通过调整模型的超参数，如学习率、卷积核数量、层数等，来尝试提高模型的性能。具体步骤如下：
- 确定要调整的超参数范围。
- 使用不同的超参数组合进行训练。
- 比较不同组合下模型的性能指标，如准确率、召回率等。
2. 采用Dropout和早期停止技术 ：
- Dropout ：在训练过程中，随机忽略一部分神经元，以防止过拟合。在Keras中，可以通过在模型层中添加 Dropout 层来实现，例如：

from tensorflow.keras.layers import