CNN实现图片分类.zip

技术

数据预处理：将数据集按照类别进行分组处理，分别对应的目录为0-9，读取图片，保存数据集；将数据集和标签按照相同的种子进行打乱处理，然后按照标签的比例进行分割数据集，80%作为训练集（训练集中的10%作为验证集，查看是否过拟合），20%作为测试集。构建CNN模型，这里是基于TensorFlow2.0进行搭建的，具体代码如图所示：其中包括输入层（32*32的图像，3通道），两个卷积层，1个池化层，重复一次，展平经过全连接层，最后输出层，除了输出层的激活函数是softmax，其他的都是relu。模型训练，将处理后数据经过模型训练模型预测，将处理后的测试集数据经过模型进行预测，分别输出模型对于测试集的召回率，精确率和F1测度。根据预测结果和实际结果构建混淆矩阵

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