图像识别是计算机视觉的核心技术之一，通过算法让机器理解图像内容。以下是其关键原理与TensorFlow实现方法：
1. 基本原理 📌
- 特征提取：使用卷积层（CNN）自动学习图像局部特征
- 分类决策：通过全连接层将特征映射到类别概率
- 优化训练：借助反向传播与梯度下降调整模型参数
2. TensorFlow实现要点 🧰
- 模型构建：使用
tf.keras.Sequential定义网络结构 - 数据预处理：通过
tf.data.Dataset进行高效数据加载
了解更多TensorFlow数据处理技巧 - 训练流程：调用
.fit()方法完成模型训练与验证
3. 常见应用场景 🌍
- 医疗影像分析 ✅
- 自动驾驶环境 🚗
- 人脸识别系统 👀
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