卷积神经网络生成的猫狗大战模型

简介：
本项目采用卷积神经网络技术，构建了一种能够精准区分猫与狗图像的深度学习模型。该模型在大规模数据集上训练优化，实现了高效、准确的目标分类效果，在人工智能领域具有广泛的应用前景。 预训练与微调是迁移学习的一种形式。在这种方法中，我们可以利用一个已经经过良好训练的模型，并将其调整应用于新的数据集上进行进一步的学习。当我们将预训练模型的权重应用到一个新的数据集中时，这就是迁移学习的一个具体体现。 由于个人拥有的数据资源有限，很少有人会单独使用自己的资源来训练卷积神经网络（CNN）。相比之下，像ImageNet这样的大型数据库拥有超过120万张图片的数据规模。因此，在理论上，我们可以利用库提供的预训练模型来节省时间和提高精度；即使没有现成的预训练模型可用，也可以尝试自己构建一个。