文件名称：dogs-vs-cats:优达学城-机器学习-毕业项目-猫狗大战
文件大小：1.91MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-21 03:21:58
python machine-learning kaggle udacity-nanodegree JupyterNotebook
dogs-vs-cats 是kaggle比赛中的经典题目，也是Udacity的机器学习学位的毕业课题。要求在最终在测试集的结果排在Public Leaderboard的前10%，具体要求为。 项目资料 数据集下载： ，kaggle一共提供了两个数据集train与test。其中train set包含25000个样本，cat和dog各12500个。 test set包含12500张图片，但没有分类。 神经网络模型 本次项目采用经典的ResNet模型，ResNet在2015年提出以来，曾在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都有着广泛的运用[2]。 文件结构 file3.csv 测试集结果 model.png 神经网络模型结构图 test.ip
【文件预览】：
dogs-vs-cats-master
----test.html(294KB)
----model.png(1.32MB)
----LICENSE(1KB)
----test.ipynb(23KB)
----training_log2.txt(3KB)
----file3.csv(323KB)
----README.md(1KB)
----.gitattributes(42B)
----毕业报告 2.5.pdf(752KB)