https://rb.gy/zxg0ue

Эта статья объясняет, как создать 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; в примере используется ImageDataGenerator для изменения масштаба изображений. Модель CNN строится с использованием API Keras в TensorFlow и состоит из сверточных слоев, слоев максимального пулинга, слоя сглаживания и плотных слоев. Модель использует оптимизатор 'adam' и функцию потерь 'binary_crossentropy'. Модель обучается на предварительно обработанных данных в течение 10 эпох. Затем история обучения извлекается для оценки. TensorFlow упрощает процесс создания функциональных моделей классификации изображений. Пример демонстрирует сценарий бинарной классификации. Этот подход позволяет практически применять машинное обучение к задачам классификации изображений.