DSC卷积神经网络代码沿着ONL01-DTSC-PT-052620-源码
卷积神经网络-Codealong
介绍
在此代码中，我们将重新研究以前的圣诞老人图像分类示例。 为此，我们将审查从嵌套目录结构中加载数据集并构建基线模型。 从那里，我们将构建一个CNN并演示其在图像识别任务上的改进性能。 建议您运行单元格，以便进一步探索变量并调查代码片段本身。 但是，请注意，某些细胞（尤其是稍后训练的细胞）可能需要几分钟才能运行。 （在Macbook pro上，整个笔记本电脑大约需要15分钟才能运行。）
目标
你将能够：
使用图像数据生成器从分层文件结构加载图像
解释为什么训练神经网络时可能会增加图像数据
在训练神经网络之前将数据增强应用于图像文件
使用Keras构建CNN
正确存储图像
分析图像数据时，文件管理很重要。 我们将再次使用圣诞老人图像，但是这次将它们存储在两个文件夹中： santa和not_santa 。 我们现在想使用train ， validation
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资源详情
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