我用

Python

實現了

12500

張貓狗圖像的精準分類

在這篇文章中，我們將展示如何建立一個深度神經網

絡，能做到以

90%

的精度來對圖像進行分類，而在深度神

經網絡，特別是卷積神經網絡興起之前，這還是一個非常困

難的問題。深度學習是目前人工智能領域里最讓人興奮的話

題之一了，它基于生物學領域的概念發展而來，現如今是一

系列算法的集合。

事實已經證明深度學習在計算機視覺、自然語言處理、語音

識別等很多的領域里都可以起到非常好的效果。

在過去的

6

年里，深度學習已經應用到非常廣泛的領域，

很多最近的技術突破，都和深度學習相關。

這里僅舉幾個例子：

特斯拉的自動駕駛汽車、

Facebook

的照

片標注系統、像

Siri

或

Cortana

這樣的虛擬助手、聊天機

器人、能進行物體識別的相機，這些技術突破都要歸功于深

度學習。

在這么多的領域里，深度學習在語言理解、圖像分析這種認

知任務上的表現已經達到了我們人類的水平。

如何構建一個在圖像分類任務上能達到

90%

精度的深度神

經網絡？

這個問題看似非常簡單，但在深度神經網絡特別是卷積神經

網絡（

CNN

）興起之前，這是一個被計算機科學家們研究了

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python设计一个动物类_我用Python实现了12500张猫狗图像的精准分类的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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