项目理念 | Cat vs Dog Image Classifier using CNN 使用 Keras 实现

该项目的主要目的是通过卷积神经网络（CNN）来训练模型，实现猫狗图像识别分类器。使用Keras深度学习模型库，我们可以轻松地构建和训练深度学习模型。

如何实现

1. 数据预处理：包括创建训练和测试数据集、对图像进行缩放和归一化处理。
2. 构建CNN模型：我们可以使用Keras API来构建CNN神经网络，包括卷积层、池化层和全连接层。
3. 模型训练：使用训练数据来训练CNN模型。
4. 模型评估：使用测试数据集来评估CNN模型的性能和准确性。
5. 预测：将该模型应用于新的未知数据，进行图像分类预测。

程序员需要的知识

• Python编程语言
• Keras深度学习库
• CNN卷积神经网络的原理及应用
• 数据预处理技术

代码片段

以下是一个简单的Keras CNN模型的代码示例：

from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from keras.models import Sequential

# 创建卷积神经网络
model = Sequential()

# 第一个卷积层
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(img_width, img_height, 3)))

# 第二个卷积层
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))

# 池化层
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 全连接层
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

该模型包含2个卷积层、1个池化层和1个全连接层。loss函数为二进制交叉熵，使用Adam优化算法进行训练，评估指标为准确率。