本猫狗分类代码解决的问题是获取了大量猫狗图像，并且已知这些图像表示的是猫还是狗，以此作为训练样本集合，构建一个图像分类网络，使用该模型让计算机识别出测试样本集合中的动物，并将它分为猫类或者狗类，尽可能提高测试样本集合的准确率。
2022-06-14 15:49:00
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人工智能深度学习神经网络大作业_归一化算法比较与创新_以猫狗识别为例项目源码，
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2022-06-13 12:05:10
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深度学习基于卷积神经网络实现的猫狗图像分类项目系统源码+猫狗识别数据集+大作业文档以及答辩PPT。
由于数据集中图片数量太多，所以将图片数据打包存在了 cats_and_dogs.zip 里面。
该数据集包含25000张猫狗图像(每个类别各有12500张)。CNN是用这个集合里面的数据进行训练，CNN基于验证集上的性能来调节模型配置（超参数：层数，每层神经元数量等）图像数据输入卷积神经网络之前，应该将数据格式化为经过预处理的浮点数张量。
需要对图像进行向量化处理，同时对标签也要进行向量化处理。
代码位于 5.2_小型数据建立卷积神经网络_猫狗图像分类2.ipynb 中。
2022-06-10 18:07:34
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今天小编就为大家分享一篇关于TensorFlow卷积神经网络之使用训练好的模型识别猫狗图片，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧
2022-06-10 09:19:32
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深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码，本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。
用法：
TrainModel.py 用来训练新的模型，在Images目录下有三个子目录分别是predict_images，train_images，test_image，分别存放训练后测试用的图片，训练集图片，测试集图片。各有6,2000,1000个图片，如需更多图片数据请私信我。
TrainedModel文件夹：存放训练后的模型文件
predict.py：用训练后的模型来分类狗猫的图片。 效果：输入图片说明
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2022-06-10 09:10:49
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