🎉深度学习基础项目：图像分类挑战 🤖

项目简介

图像分类是计算机视觉的核心任务之一，目标是通过深度学习模型对输入图像进行标签识别。本项目将带你从零实现一个基础的图像分类系统，涵盖数据预处理、模型构建与训练等关键步骤。

实现步骤

1. 数据准备

   • 使用公开数据集（如CIFAR-10或MNIST）
   • 对图像进行标准化、增强（如旋转、裁剪）
   • 分割训练集/验证集/测试集
   

2. 模型构建

   • 构建卷积神经网络（CNN）架构
   • 添加全连接层与激活函数
   • 使用迁移学习（如预训练ResNet）提升性能
   

3. 训练与评估

   • 配置优化器（如Adam）与损失函数（如交叉熵）
   • 监控训练过程（准确率、损失曲线）
   • 使用混淆矩阵分析分类结果
   

应用场景

• 医疗影像诊断（如X光片分类）
• 安防监控（如人脸识别）
• 零售商品识别（如货架分类）

扩展学习

若想深入了解卷积神经网络的原理，可参考：
深度学习基础教程：卷积神经网络详解