本文将介绍图像分类优化的一些基本概念和技巧。通过学习这些内容，您可以提高图像分类模型的准确性和效率。

常见优化方法

  1. 数据增强：通过旋转、翻转、缩放、裁剪等方式增加数据集的多样性，提高模型的泛化能力。
  2. 模型选择：选择合适的神经网络架构，例如卷积神经网络（CNN）。
  3. 参数调整：调整学习率、批大小等超参数，以获得更好的模型性能。
  4. 正则化：使用L1、L2正则化等方法防止过拟合。

实践案例

以下是一个简单的图像分类案例，您可以访问这里获取更多实践内容。

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