matlab终止以下代码
基于深度学习的猫狗图像分类问题方案
1、项目介绍
项目属于计算机视觉领域中的图像分类问题。图像分类的过程非常明确：给定已经标记的数据集，提取特征，训练得到分类器。项目使用猫狗数据集，任务是对给定的猫和狗的图片进行分类，因此是二分类问题。
项目要解决的问题是使用12500张猫和12500张狗的图片作为测试集，训练一个合适的模型，能够在给定的12500张未见过的图像中分辨猫和狗。在机器学习领域，用于分类的策略，包括K均值聚类、支持向量机等，均能够用于处理该二分类问题。但在图像分类领域，神经网络技术具有更加明显的优势，特别是深度卷积神经网络，已成功地应用于图像识别领域。
所以，利用GoogLeNet卷积神经网络（CNN）进行深度学习，通过模型迁移，使用预训练过的深度学习网络作为主干来提取图片的底层特征，编写代码，使用给定数据集，合理设置网络参数，训练得到新模型，计算出模型准确率指标并分析。
2、配置环境
2.1
所需应用
本项目基于matlab2020b版本运行，利用GoogLeNet卷积神经网络（CNN）进行迁移学习，需要在matlab的APP区Deep
Netw
