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Keras快速上手——打造个人的第一个“圣诞老人”图像分类模型

首发地址:https://yq.aliyun.com/articles/288077 2017年已到最后一个月的尾巴,那圣诞节还会远吗?不知道各位对于圣诞节有什么安排或一些美好的回忆,我记得最清楚的还是每年圣诞节前一晚那些包装好的苹果,寓意平平安安。那谈到圣诞节,不可或缺的主角——“圣诞老人”会出现在各地的大街小巷、各种画册上,本文将带领读者使用Keras完成“圣诞老人”图像的分类,算是圣诞节前的预热活动吧。 在介绍正式内容前,读者可以先看这篇内容: 如何利用谷歌图片获得训练数据 在本教程的第一部分,将介绍本文使用的数据集;其次使用Python和Keras训练一个卷积神经网络模型,该模型能够检测一个图像中是否存在圣诞老人, 所选的网络结构类似于LeNet网络;最后,在一系列的图像上评估本文搭建的模型,然后讨论一下本文方法的局限性以及如何拓展等。 “圣诞老人”和“非圣诞老人”数据集 为了训练搭建的模型,本文需要两类图像集: 图像含圣诞老人(“圣诞老人”); 图像不包含圣诞老人(“不是圣诞老人”) 上周我们用谷歌图片迅速获取训练图像数据集,数据集中包含461张有圣诞老人的图像中,如图1(左...

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