图像分类是深度学习中一个基础且重要的领域。它旨在将图像数据根据其内容进行分类，例如将图片分类为猫、狗、汽车等。

基础概念

  1. 特征提取：提取图像中的重要特征，如颜色、纹理、形状等。
  2. 分类模型：使用深度学习模型（如卷积神经网络）对提取的特征进行分类。
  3. 训练与测试：通过大量已标记的数据训练模型，并在测试集上评估其性能。

实践案例

以猫狗分类为例，可以参考本站教程：猫狗图像分类教程。

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