图像分类是深度学习领域的一个重要应用，它旨在让机器能够识别和分类不同的图像内容。以下是一些关于图像分类的常见项目和步骤。
项目步骤
- 数据准备：收集和准备大量的图像数据集，例如MNIST、CIFAR-10或ImageNet。
- 数据预处理：对图像进行缩放、裁剪、归一化等操作，以提高模型的泛化能力。
- 模型选择：选择合适的神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）。
- 模型训练：使用训练数据集训练模型，并调整模型参数。
- 模型评估：使用验证数据集评估模型的性能，并调整超参数。
- 模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中。
相关资源
图片展示
猫
狗
飞机