progressbar彩色进度条class类，包含progressbar.h头文件和progressbar.cpp源文件
2022-01-13 16:08:25
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多类花卉分类
使用Keras进行多类花卉图像分类
用法用于训练模型：python3 training_model-数据集training_set-模型trained_model-情节图用于预测图像：python3预报.py-数据集training_set-模型trained_model-图像test_set / rose1
该模型已使用Keras库进行了训练。
这里使用的神经网络的架构通常称为LeNet架构，其描述如下：INPUT => CONV => RELU => POOL => CONV => RELU => POOL => FC => RELU => FC
为了训练该模型，最优化的纪元数是25，而使用Adam Optimizer的批量大小是32，初始学习率是1e-3。
这里的预训练模型具有以下准确性/损失，这也显示在图中plot.png训练准确性-0.9057验证准确性-0
2022-01-09 15:59:00
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2022-01-08 19:01:22
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