Keras CNN 教程

本文将介绍如何使用 Keras 框架构建卷积神经网络（CNN）进行图像识别。CNN 是深度学习中用于图像识别的重要模型，具有强大的特征提取能力。

基础概念

卷积层（Convolutional Layer）

卷积层是 CNN 的核心组成部分，用于提取图像的特征。

池化层（Pooling Layer）

池化层用于降低特征图的空间维度，减少计算量，并提高模型的鲁棒性。

激活函数（Activation Function）

激活函数用于引入非线性，使模型能够学习更复杂的特征。

实践步骤

1. 导入库

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

2. 构建模型

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

3. 编译模型

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

4. 训练模型

model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)

5. 评估模型

score = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', score[1])

扩展阅读

想要了解更多关于 Keras 和 CNN 的知识，可以阅读以下文章：

• Keras 官方文档
• 深度学习中的 CNN 简介

图片展示

卷积神经网络结构

卷积层示例