https://rb.gy/c676x6

Эта статья объясняет, как построить и запустить модель классификации изображений с использованием TensorFlow. Классификация изображений включает в себя извлечение признаков и построение классификатора, часто с использованием сверточных нейронных сетей (CNN). Предварительная обработка данных имеет решающее значение, включая изменение размера изображений и нормализацию значений пикселей с помощью ImageDataGenerator TensorFlow. Модель CNN строится в TensorFlow/Keras и состоит из сверточных слоев, слоев максимального пулинга, слоя выравнивания и плотных слоев. Модель использует оптимизатор 'adam' и функцию потерь 'binary_crossentropy'. Модель обучается с использованием предварительно обработанных данных. Процесс обучения контролируется с помощью таких метрик, как точность. Наконец, обученную модель можно использовать для классификации изображений. TensorFlow упрощает процесс построения и обучения моделей классификации изображений. Статья содержит практический пример классификации изображений с использованием TensorFlow.