TensorFlow-forum 图像分类教程：卷积神经网络 (CNN)

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，在图像分类任务中表现出色。本教程将为您介绍如何使用 TensorFlow 和 Keras 来构建一个简单的 CNN 模型。

基础概念

在开始之前，让我们先了解一下 CNN 的一些基本概念：

• 卷积层 (Convolutional Layer): 用于提取图像特征。
• 激活函数 (Activation Function): 常用的有 ReLU。
• 池化层 (Pooling Layer): 用于降低特征图的空间分辨率。
• 全连接层 (Fully Connected Layer): 用于分类。

实践步骤

以下是使用 TensorFlow 和 Keras 构建一个简单的 CNN 模型的步骤：

1. 导入库:

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras.models import Sequential
   from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout
   

2. 构建模型:

   model = Sequential([
       Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
       MaxPooling2D((2, 2)),
       Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
       MaxPooling2D((2, 2)),
       Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
       MaxPooling2D((2, 2)),
       Flatten(),
       Dense(128, activation='relu'),
       Dropout(0.5),
       Dense(10, activation='softmax')
   ])
   

3. 编译模型:

   model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
   

4. 训练模型:

   model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
   

5. 评估模型:

   test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
   print('Test accuracy:', test_acc)
   

扩展阅读

如果您想了解更多关于 CNN 的内容，可以参考以下链接：

• TensorFlow 官方文档 - 卷积神经网络
• Keras 官方文档 - 卷积层

希望这个教程能帮助您入门 CNN。祝您学习愉快！🎉