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目錄1案例目標01任務(wù)環(huán)境配置02任務(wù)案例實施04任務(wù)案例分析02任務(wù)03任務(wù)1案例目標案例目標理解圖像分類中的多分類問題，掌握多分類模型的搭建方法；掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理及實現(xiàn)方法；掌握多分類模型激活函數(shù)和損失函數(shù)的使用方法；掌握使用matplotlib工具繪制訓練曲線的方法；12案例分析2案例分析本案例使用keras框架實現(xiàn)cifar-10數(shù)據(jù)集圖像分類，案例屬于多分類問題。該數(shù)據(jù)集包含60000張圖像，其中訓練集包含50000張圖像，測試集包含10000張圖像，共有十個類別：飛機、汽車、鳥、貓、鹿、狗、青蛙、馬、船、卡車。圖像尺寸為32x32×3，即尺寸為32x32像素的3通道彩色圖像。3環(huán)境配置3環(huán)境配置Windows10tensorflow=2.10.0matplotlib=3.6.14案例實施4案例實施1、導入庫導入本案例要使用的庫：4案例實施2、從keras的內(nèi)置模塊中加載數(shù)據(jù)集4案例實施3、展示訓練集前25張圖像和名稱4案例實施4、搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4案例實施5、模型編譯4案例實施6、訓練模型

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