猫狗图像识别的机器学习课程设计与源码及数据集.zip

简介：
本资源包包含一个专注于猫狗图像分类的机器学习课程项目，内含详细的设计文档、完整代码以及训练用的数据集，适合初学者实践和深入研究。 机器学习课程设计了一个猫狗图像识别检测分类项目，并提供了源代码、数据集系统以及大作业文档及答辩PPT。由于图片数量庞大，将所有图片打包存放在名为 cats_and_dogs.zip 的文件中。该数据集包含25000张猫狗图像（每个类别各有12500张）。利用这些图像训练卷积神经网络(CNN)，并通过验证集上的性能来调整模型配置（如层数、每层的神经元数量等）。 在将图像输入到CNN之前，需要对它们进行预处理，转换为标准化后的浮点数张量。同时也要对标签数据进行相应的向量化处理。相关代码位于 5.2_小型数据建立卷积神经网络_猫狗图像分类2.ipynb 文件中。