12、深度学习图像分类：从MLP到CNN的探索

最新推荐文章于 2025-11-25 14:31:30 发布
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分类专栏： Elixir中的机器学习实战 文章标签： 深度学习 图像分类 MLP
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深度学习图像分类：从MLP到CNN的探索

1. 模型输出与离散标签获取

在深度学习中，模型通常会输出与标签 0 到 9 相关的十个概率。可以通过计算这些概率的 Nx.argmax 来获取离散标签，示例代码如下： 

probabilities |> Nx.argmax()

输出结果如下： 

#Nx.Tensor<
s64
EXLA.Backend<host:0, 0.4078460682.4224843782.56658>
3
>

这就是我们期望的输出。此时，你已经拥有了一个模型、训练好的模型状态，并且能够使用任意输入查询训练好的模型。

2. 深度学习与前馈网络概述

深度学习在处理某些类型的问题时比其他方法更有效。前馈网络（如多层感知机 MLP）是常见的神经网络类型，可用于解决许多复杂问题，但在某些问题上存在局限性。

3. 识别猫和狗的图像分类问题

假设你运营一个社交媒体网站，用户可以发布和查看动物图片。为简化网站，不要求用户为图片添加额外信息，但希望用户能根据图片是猫还是狗来过滤内容。这时可以使用机器学习来实现。

3.1 数据集获取

首先，前往 Kaggle 下载 “Cats vs. Dogs” 训练数据集，该数据集包含 25000 张图片（12500 张猫的图片和 12500 张狗的图片），下载后将其解压到你选择的工作目录下的 t

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