用卷积滤波器matlab代码-Machine-Learning-Image-Classification:使用卷积神经网络（CN...

用卷积滤波器matlab代码介绍 带我去进行图像识别！ 本文探讨了一种称为卷积神经网络（CNN）的机器学习算法，这是一种用于图像识别和分类的常见深度学习技术。 您将获得一个由5,000张Cat图像和5,000张Dog图像组成的数据集。 我们将训练一个机器学习模型来学习这两个类别之间的差异。 该模型将预测看不见的新图像是猫还是狗。 该代码体系结构很健壮，如果提供了足够的数据，则可用于识别任意数量的图像类别。 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络非常适合模式识别和特征检测，这在图像分类中特别有用。 通过超参数调整，添加更多卷积层，添加更多完全连接层或为算法提供更正确标记的数据，提高卷积神经网络的性能。 通过以下步骤创建卷积神经网络（CNN）： 卷积 最大池化 展平 完全连接 退房，也看看。 卷积是通过集成表达其他两个功能的函数，该表达表示一个功能的形状如何被另一个功能修改。 对于图像识别，我们将输入图像与特征检测器（也称为内核或过滤器）进行卷积以生成特征图（也称为卷积图或激活图）。 这样可以显示并保留图像中的图案，还可以压缩图像以便于处理。 特征图是通过逐个元素相乘并使用由多个特征检测器组