文件名称：Deep_learning_CNN:卷积神经网络代码
文件大小：6KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-19 12:30:19
Python
Deep_learning_CNN 卷积神经网络代码 数据集： : 问题陈述： 问题陈述是对猫或狗的形象进行分类。 数据集具有猫和狗的图像。 我已经建立了CNN模型来对它们进行分类。 我已经展示了使用keras构建CNN的非常简单的方法。 模型达到的精度： 跟踪精度= 98％测试精度= 88％这些精度可以通过使用更好的input_shape和添加更多卷积层来提高，如下所示。 试验1 卷积层：2，input_shape =（64,64,3），未添加任何丢失率，测试集的精度= 78％ 试用2 卷积层：3，input_shape =（128,128,3），添加了Dropout以避免过度拟合。 辍学率= 0.5，通过这些更改，测试集的acc已增加到88％ 单一预测： 我还展示了如何进行单个预测，即给定单个图像模型来预测图像是猫还是狗？
【文件预览】：
Deep_learning_CNN-master
----CNN_Output.txt(7KB)
----Readme.txt(583B)
----ConvolutionalNeuralNetworks.py(9KB)
----README.md(941B)