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深度学习基础项目：图像分类实践 🧠🖼️

欢迎进入图像分类项目模块！这是深度学习入门中最重要的任务之一，我们将通过以下步骤实现一个基础的图像分类模型：

1. 数据准备 📁
   使用图像处理基础项目中的数据集，包含10个类别的1000张图片

   • 数据增强技巧：旋转、裁剪、色彩变换（data_augmentation）
   • 标准化处理：将像素值缩放到0-1范围（normalization）

2. 模型构建 🧱
   选择经典架构：

   • ResNet（ResNet）
   • VGG Net（VGG_Net）
   • MobileNet（MobileNet）
   • 使用tf.keras实现卷积神经网络（CNN）
   • 添加全连接层进行分类（dense_layer）

3. 模型训练 🚀
   配置训练参数：

   • 学习率：0.001（learning_rate）
   • 批量大小：32（batch_size）
   • 迭代次数：10（epochs）
   • 使用GPU加速训练（GPU_acceleration）
   • 实时可视化训练过程（training_visualization）

4. 模型评估 📊
   测试集准确率：92.3%（test_accuracy）
   混淆矩阵分析（confusion_matrix）
   类别分布可视化（class_distribution）

小提示：可以尝试使用图像分类挑战赛扩展练习，提升模型性能！