猫与狗CNN-v2：弗朗索瓦·查洛（Francois Challot）猫与狗项目
猫和狗
当我们的数据集不足时，最常用的方法之一是使用预先训练的模型。
在我们的案例中，我们将考虑在ImageNet数据集上训练的大型卷积网络（140万个带标签的图像和1000个不同的类）。 ImageNet包含许多动物类别，包括不同种类的猫和狗，因此我们可以期望在猫与狗的分类问题上表现出色。
我们可以使用的一些主干：
•Xception•InceptionV3•ResNet50•VGG16•VGG19•MobileNet
我将使用由Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年开发的VGG16架构，该架构是ImageNet的一种简单且广泛使用的convnet架构。
VGG16：
from keras.applications import VGG16
conv_base=VGG16(weights=('imagenet'),
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