超干货|使用Keras和CNN构建分类器(内含代码和讲解)

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超干货|使用Keras和CNN构建分类器(内含代码和讲解)

【方向】 2018-04-24 10:08:30 浏览8622
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为了让文章不那么枯燥,我构建了一个精灵图鉴数据集(Pokedex)这都是一些受欢迎的精灵图。我们在已经准备好的图像数据集上,使用Keras库训练一个卷积神经网络(CNN)。

深度学习数据集

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上图是来自我们的精灵图鉴深度学习数据集中的合成图样本。我的目标是使用Keras库和深度学习训练一个CNN,对Pokedex数据集中的图像进行识别和分类。Pokedex数据集包括:Bulbasaur (234 images)Charmander (238 images)Squirtle (223 images)Pikachu (234 images)Mewtwo (239 images)

训练图像包括以下组合:电视或电影的静态帧;交易卡;行动人物;玩具和小玩意儿;图纸和粉丝的艺术效果图。

在这种多样化的训练图像的情况下,实验结果证明,CNN模型的

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