【文件属性】：
文件名称：Image-Classification-Using-CNN
文件大小：222KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-18 22:05:59
JupyterNotebook
图像分类使用神经网络
分步分析
加载数据中
前处理
建立模型
评估模型
预测接下来，我导入了不同的库，例如pandas，numpy，keras，matplotlib，tensorflow。 通过从keras模块导入数据集cifar10来加载数据。接下来，我对x_train，y_train，x_test，y_test的不同形状进行了交叉检查。接下来，我试图显示数据集中存在的一些基本数据。模型完成后，我开始构建模型。在模型中，我使用了2个Conv2D图层和2个Maxpool2D图层，以提高准确性，并检查模型是否过拟合数据，在下一层中，我添加了Flatten和使用Relu的3个激活函数，最后一个激活函数作为softmax，因为我们在数据中有多个类。 在每个密集层中，我使用了0.2的Dropout。在此模型中，我考虑了Categorical_crossentropy和Optimizer的损失函数作
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Image-Classification-Using-CNN-main
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----README.md(1KB)
----Model Creation.ipynb(312KB)