深度学习项目实战：图像识别分类系统 🤖

项目简介

本项目基于卷积神经网络（CNN）实现图像分类功能，使用Python和TensorFlow框架构建模型。通过迁移学习技术，能够在有限数据集上快速达到较高准确率。

技术栈

• 框架：TensorFlow/Keras
• 数据集：CIFAR-10
• 工具：Jupyter Notebook, Matplotlib
• 优化器：Adam, SGD

实现步骤

1. 数据预处理

   • 加载并标准化图像数据
   • 数据增强（旋转、翻转等）
   • 划分训练集/验证集

2. 模型构建

   model = Sequential([
       Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(32,32,3)),
       MaxPooling2D((2,2)),
       Flatten(),
       Dense(128, activation='relu'),
       Dense(10, activation='softmax')
   ])
   

   

3. 训练与评估

   • 使用GPU加速训练
   • 监控损失函数与准确率
   • 验证集评估模型性能

4. 结果展示

   - 最终测试准确率：**85.2%** - 混淆矩阵可视化分析

扩展阅读

• 深度学习基础概念
• 项目2：目标检测实战
• TensorFlow官方教程

项目亮点

✅ 支持实时图像输入与分类
✅ 提供可视化训练监控面板
✅ 可扩展至其他图像数据集

本项目代码已开源，欢迎访问 GitHub仓库 获取完整实现！