Katalog stránek

Klasifikace obrázků pomocí TensorFlow

Klasifikace obrázků pomocí TensorFlow a Keras

Jak vytvořit konvoluční neuronovou síť (CNN) pro klasifikaci obrázků pomocí TensorFlow a Keras? V tomto příkladu budeme používat dataset CIFAR-10, který obsahuje 60 000 barevných obrázků v 10 třídách, s 6000 obrázky na třídu. Dataset je rozdělen na 50000 trénovacích obrázků a 10000 testovacích obrázků. Když spustíte tento kód, stáhne se dataset CIFAR-10 a trénovací obrázky budou normalizovány na rozsah 0 až 1. Poté se vytvoří konvoluční neuronová síť s třemi konvolučními vrstvami a dvěma plně propojenými vrstvami. Model se poté zkompiluje a natrénuje na 10 epoch. Nakonec se model vyhodnotí na testovacích datech a vypíše se přesnost testování. Výstupem bude přesnost modelu na testovacích datech, která ukazuje, jak dobře model klasifikuje obrázky, které nikdy předtím neviděl. Můžete také experimentovat s různými nastaveními, jako je počet epoch, počet vrstev v modelu nebo typy aktivace, abyste zlepšili přesnost svého modelu.