目录 补充知识 python类里面的魔法方法  transforms.Resize()  python里面的OS库  BP实战之猫狗分类数据集 猫狗数据集 注意事项 使用类创建自己的猫狗分类数据集 代码 实例化对象尝试 代码 结果  利用DataLoader加载数据集 BP神经网络的搭建以及对象的使用 运行结果的可视化  完整代码 完整代码运行结果以及图像显示

迁移学习 迁移学习(Transfer learning) 就是把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大部分数据或任务是存在相关性的，所以通过迁移学习我们可以将已经学到的模型参数（也可理解为模型学到的知识）通过某种方式来分享给新模型从而加快并优化模型的学习效率不用像大多数网络那样从零学习。 本文使用VGG16模型用于迁移学习，最终得到一个能对猫狗图片进行辨识的CNN（卷积神经

前言 在上一篇https://blog.csdn.net/weixin_40356612/article/details/107636725 文章中是从头开始训练一个猫狗分类模型，出现了过拟合，本节添加Dropout和数据增强技术来防止过拟合。 一、在模型中添加Dropout from keras import layersfrom keras import modelsfrom ker

对于猫狗数据集分类实验， 在这之前，建议用GPU跑数据集，CPU太慢了！ 代码： import osimport shutil # 复制文件from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropoutfrom keras.optimize

文章目录 猫狗大战数据集训练数据的读取(input_data.py)卷积神经网络模型的构造(model.py) 猫狗大战数据集   Cats vs. Dogs(猫狗大战)是Kaggle大数据竞赛某一年的一道赛题，利用给定的数据集，用算法实现猫和狗的识别。数据集可以从Kaggle官网上下载，即https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats。数据集由训练数

猫脸变换原理 Arnold概述 Arnold变换（又称猫脸变换）可以对图像进行置乱，使得原本有意义的图像变成一张无意义的图像。通常一次Arnold变换达不到理想效果，需要对图像进行连续多次的变换。 Arnold变换具有周期性，即对图像连续进行Arnold变换，最终又能得到原图像。变换的周期和图像的尺寸有关。当图像是一张方形的图像时，Arnold变换存在逆变换。经过N次Arnold变换后的数据可以