深度学习+Python+基于深度学习的猫狗识别+课程设计+代码

深度学习 Python 猫狗识别课程设计

本研究深入探讨了猫狗图像分类任务，在模型训练与评估过程中，针对 AlexNet、VGG16 和 ResNet18 三种经典模型进行了全面对比。结果表明，VGG16 表现最佳，ResNet18也具有较好的性能，而 AlexNet 则存在一定的过拟合问题。研究涵盖了多个方面的工作。数据处理上，我们选择了猫狗图像数据集，并进行了归一化、数据增强与标准化等预处理。模型构建与训练过程中，分别采用了三种经典神经网络架构，每种模型在结构和技术上各具特点。训练时，我们使用了交叉熵损失函数、Adam 优化器以及学习率衰减策略。模型评估与优化阶段，结合多种评估指标与曲线，针对过拟合问题采用了正则化技术，针对欠拟合调整了模型架构和参数，同时通过改进数据增强技术提升了模型的鲁棒性与泛化能力。

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