宠物图像分类项目：深度学习教程 🐶🐱

项目简介

这是一个基于深度学习的宠物图像分类实战项目，旨在通过卷积神经网络（CNN）识别猫狗等常见宠物种类。项目包含完整代码示例、数据预处理流程及模型训练技巧，适合入门和进阶学习者。

技术路线

1. 数据准备

   • 使用 Kaggle 猫狗数据集 进行训练
   • 数据增强技术：旋转、缩放、翻转（增强数据多样性）
   • 数据划分：训练集 / 验证集 / 测试集比例 70%/15%/15%

2. 模型构建

   • 基础架构：VGG16 / ResNet50 等预训练模型迁移学习
   • 自定义模型：从零搭建简单 CNN 网络（示例代码见下文）
   • 模型优化：添加 Dropout 层防止过拟合

3. 训练与评估

   • 使用 TensorFlow/Keras 实现模型训练
   • 可视化训练过程：损失曲线、准确率变化（如 loss_curve）
   • 评估指标：准确率 / 混淆矩阵（如 confusion_matrix）

示例代码片段

# 导入依赖
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 数据增强配置
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    rotation_range=20,
    horizontal_flip=True,
    validation_split=0.2
)

# 加载训练数据
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    'data/train',
    target_size=(150, 150),
    batch_size=32,
    class_mode='binary'
)

扩展阅读

• 深度学习教程首页
• 图像分类实践指南
• TensorFlow 官方文档：图像处理

关键技术图示

💡 小贴士：训练时建议使用 GPU 加速，可参考 深度学习环境配置教程 获取帮助！