用于深度学习的数据集——Kaggle-猫狗样本.rar

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kaggle猫狗数据集
深度学习训练数据
猫狗分类数据集
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lijunhui321
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kaggle 猫狗数据集

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链接: https://pan.baidu.com/s/1m6nDHKCPlHAHnP0xWhUE5A 提取码: pg3z
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这个数据集中一共有1W张图片，没有重复的5000个dog+5000个cat图像（已经经过处理） 其中90%的数据当做训练集（9000张，4500张cat ，4500张dog），10%的数据当做测试集，均有对应文件夹，可以直接进行训练使用 数据命名 cat+数字，dog+数字 VGG16训练结果： train Loss:0.8838, Correct:93.0000 val Loss:0.
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官网需注册且使用代理，而百度网盘速度下载速度太慢，现免费提供下载，无需积分。
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图片中猫狗检测

基于python的，识别图片中是猫是狗，然后还可以识别图片中猫狗的数量，程序可以完美运行
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本资源是百度云链接亲测有效可以访问本人博客主页看到关于深度学习的更多 包括AlexNet网络详解和代码实现猫狗大战 代码的详解 https://blog.csdn.net/viafcccy/article/category/9292258
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经典数据集——猫狗大战数据集

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猫狗大战卷积神经网络生成的模型

预训练与微调迁移学习 一般而言，我们可以根据一个已经训练过的、比较满意的模型进行训练调整，作用于新的数据集，这就是预训练与微调。当，我们的预训练模型的权重使用在新的数据集中，这个就是迁移学习的体现。 很少人会仅仅使用自己的资源进行训练卷积神经网络，个体拥有的数据资源是有限的，但是如ImageNet拥有的资源是有120 万张图片等级的规模，所以理论上使用库提供的预训练模型可以节省时间、提高精度，
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