基与卷积神经网络模型的猫狗图像识别
目录
基与卷积神经网络模型的猫狗图像识别 1
一、 摘要 2
二、 动机 2
三、 理论和算法理解 2
I.卷积神经网络 2
1. 定义 3
2. 结构 3
3. 应用 5
II.算法实现 5
Part 1 - Data Preprocessing 5
Preprocessing the Test set 6
Part 2 - Building the CNN 6
Initialising the CNN 6
Step 1 - Convolution 6
Step 2 - Pooling 6
Adding a second convolutional layer 6
Step 3 - Flattening 7
Step 4 - Full Connection 7
Step 5 - Output Layer 7
Part 3 - Training the CNN 7
Compiling the CNN 7
Training the CNN on the Training set and evaluating it on the Test set 7
Part 4 - Making a single prediction 7
四、 实验数据分析与总结 8
五、 心得体会 11
一、摘要
猫和狗在外观上的差异通过肉眼很容易识别，本文运用猫狗数据集训练出卷积神经网络模型，并使猫狗识别的准确率达到90%以上。本文同时包括卷积神经神经网络的理论理解，算法实现以及实验数据分析。