图像分类是深度学习的经典应用之一，通过训练神经网络模型，让计算机识别图片中的物体或场景。以下是核心知识点梳理：
基础概念
- 目标：将输入图像映射到预定义的类别标签（如猫/狗/汽车）
- 数据准备：使用标注好的数据集（推荐访问 MNIST手写数字识别教程）
- 模型结构：常见架构包括全连接网络、卷积神经网络（CNN）
实现步骤
- 数据加载与预处理
- 构建神经网络模型
- 训练与验证
- 测试与部署
常用框架
| 框架 | 特点 | 示例 |
|---|---|---|
| TensorFlow 🟢 | 高度模块化 | 官方图像分类案例 |
| PyTorch 🧠 | 动态计算图 | 快速入门指南 |
应用场景
- 医疗影像诊断 🩺
- 自动驾驶识别 🚗
- 工业质检系统 🔧
扩展阅读
通过实践项目掌握图像分类技术，建议从简单数据集开始尝试！