【解析】基于卷积神经网络CNN 的 cat、dog、panda 分类 || 补充概念：滤波器、局部连接、权值共享、子采样 (汇聚层 || 池化层) - 码农知识堂 - 文章详情页

【解析】基于卷积神经网络CNN 的 cat、dog、panda 分类 || 补充概念：滤波器、局部连接、权值共享、子采样 (汇聚层 || 池化层)
声明：仅学习使用喔~

Don’t judge. Just feel it. o(*￣3￣)o

解析的是上一篇文章（源代码也在里面喔~）：【整合】基于卷积神经网络CNN 的 cat、dog、panda 分类（同时我已经在里面指明一些必要的 Python库的版本以及编译器的环境了）

同时，推荐阅读：建议收藏【整合】基于经典全连接神经网络的(cat、dog、panda分类)【步骤完备、图形完整】（求赞！整合了好几天(>﹏<)）
文章目录
- 一、各部分解析
- 1.1 模块导入
  
  1.2 导入模型参数
  
  1.3 读取图像(数据)、数据预处理、数据切分(训练集、测试集)、标签转换(独热编码)
  
  1.4 注意注意注意：数据增强（新的内容ÿ
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原文地址：https://blog.csdn.net/qq_44731019/article/details/127872636