机器学习之非监督学习——（猫狗识别案例/搭建卷积神经网络）

监督学习

监督学习的存在它的弊端，例如对我们人类还无法分辨和归类的事物，监督学习就无法完成，所以为了弥补这个缺陷，下面我们看一下新非监督学习，它可以让计算机学会进行更加复杂的分类。

分析过程

监督学习的构建一般由三个部分组成，数据的预处理，神经网络的搭建，然后进行训练测试，训练测试生成数据集和模型，最后倒入已知数据，让计算机对我们输入的数据进行分类。

项目案例：

猫狗识别

知识点：

1、数据的预处理
2、搭建神经网络
3、模型的训练与储存

项目分步分析：

第一步：创建六个文件夹

1、log文件夹，用于存放丢失数据和数据误差
2、modelsave文件夹用于存放训练好的模型
3、train_image文件夹用于，存放猫狗的图片，这些图片是作为训练模型的数据
4、train.py 用于进行数据的预处理和模型的搭建
5、model.py 搭建神经网络
6、test.py 测试搭建好的模型，用于猫狗识别

第二步：train_image文件内容

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