深度學(xué)習(xí)應(yīng)用開發(fā) 課件 cha6 5-基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的cifar-10圖像分類_第1頁
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目錄1案例目標(biāo)01任務(wù)環(huán)境配置02任務(wù)案例實(shí)施04任務(wù)案例分析02任務(wù)03任務(wù)1案例目標(biāo)案例目標(biāo)理解圖像分類中的多分類問題，掌握多分類模型的搭建方法；掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理及實(shí)現(xiàn)方法；掌握多分類模型激活函數(shù)和損失函數(shù)的使用方法；掌握使用matplotlib工具繪制訓(xùn)練曲線的方法；12案例分析2案例分析本案例使用keras框架實(shí)現(xiàn)cifar-10數(shù)據(jù)集圖像分類，案例屬于多分類問題。該數(shù)據(jù)集包含60000張圖像，其中訓(xùn)練集包含50000張圖像，測試集包含10000張圖像，共有十個類別：飛機(jī)、汽車、鳥、貓、鹿、狗、青蛙、馬、船、卡車。圖像尺寸為32x32×3，即尺寸為32x32像素的3通道彩色圖像。3環(huán)境配置3環(huán)境配置Windows10tensorflow=2.10.0matplotlib=3.6.14案例實(shí)施4案例實(shí)施1、導(dǎo)入庫導(dǎo)入本案例要使用的庫：4案例實(shí)施2、從keras的內(nèi)置模塊中加載數(shù)據(jù)集4案例實(shí)施3、展示訓(xùn)練集前25張圖像和名稱4案例實(shí)施4、搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4案例實(shí)施5、模型編譯4案例實(shí)施6、訓(xùn)練模型

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