python 卷积神经网络分类

### 使用 Python 构建卷积神经网络 (CNN) 完成分类任务以下是基于 TensorFlow 和 Keras 的 CNN 实现分类任务的完整代码示例： #### 数据准备阶段在构建模型之前，通常需要加载并预处理数据集。假设我们使用的是 CIFAR-10 数据集。 ```python from tensorflow.keras.datasets import cifar10 from tensorflow.keras.utils import to_categorical # 加载CIFAR-10数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data() # 归一化像素值到[0, 1]范围 x_train = x_train.astype('float32') / 255.0 x_test = x_test.astype('float32') / 255.0 # 将标签转换为one-hot编码 y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10) y_test = to_categorical(y_test, num_classes=10) ``` #### 模型构建阶段通过 `Sequential` API 或者 Functional API 来定义 CNN 结构。 ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout model = Sequential([ # 第一层卷积层 + ReLU激活函数 + 最大池化层 Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), padding='same', input_shape=(32, 32, 3), activation='relu'), MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), # 第二层卷积层 + ReLU激活函数 + 最大池化层 Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), padding='same', activation='relu'), MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), # 展平层 Flatten(), # 全连接层 + Dropout正则化 Dense(units=512, activation='relu'), Dropout(rate=0.5), # 输出层 + Softmax分类 Dense(units=10, activation='softmax') ]) ``` 此部分实现了卷积操作、ReLU 激活函数以及最大池化功能[^1]。同时，全连接层和 softmax 分类被用于最终的类别预测[^1]。 #### 编译与训练阶段配置损失函数、优化器及评估指标，并启动训练流程。 ```python # 配置模型编译选项 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 开始训练模型 history = model.fit(x_train, y_train, validation_split=0.2, epochs=20, batch_size=64) # 测试模型性能 test_loss, test_accuracy = model.evaluate(x_test, y_test) print(f'Test Accuracy: {test_accuracy}') ``` 这段代码展示了如何利用 Adam 作为优化算法来最小化交叉熵损失函数[^4]，并通过验证集调整超参数以提高泛化能力。 #### 可视化结果为了更好地理解模型的表现情况，可以绘制训练过程中精度变化曲线图。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(history.history['accuracy'], label='train accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='validation accuracy') plt.title('Accuracy over Epochs') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.show() ``` --- ###

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python 卷积神经网络 分类

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