基于Keras的猫狗识别分类是计算机视觉领域中的图像分类问题，图像分类的过程十分的明确，Kaggle竞赛官网给出的数据集中训练集是已经标记的数据集，提取特征，训练得到分类器。 本实验中，猫和狗的图像数量是相同的，所以是一个平衡的二分类问题，本实验使用12500张猫和12500张狗的图像作为数据预处理的输入，对图像尺寸异常、图像颜色异常和图像标签标注异常进行了处理。其中对于图像标签标注异常图像，采用了创新方法，首先使用预处理模型来进行排查，然后用表现最佳的预处理模型来对训练集的猫和狗的图片进行预测，由于猫狗的种类不平等，故采用分别微调top参数的方法，筛选出标签标注异常的图像，最终设置的参数为：猫top=35,狗top=10。通过这三步异常图像处理，获得新的训练集24964张图像，其中猫图像12482张，狗图像12482张，猫狗图片在数量上还是均衡的，接着将训练集图像重新命名排序，使所有图像的序号是连续的，方便后续处理。数据预处理过后，处理了各种异常图像，训练出一个模型，使用CNN技术，基于AlexNet的5个卷积层和3个全连接层建立了一个简单模型，对给定的猫和狗的图像进行分类。

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