基于TensorFlow2.0的图像分类算法研究

面对海量数据的增长,图像分类技术迎来机遇与挑战。深度学习能够很好的解决传统的图像分类方法精度低、耗时长等问题,成为目前主流的图像分类算法。但是深度学习模型结构及其优化算法的实现复杂且效率低,而Tensor⁃Flow2.0能够简化和快速实现深度学习模型设计,并在海量数据集上训练模型,备受研究者青睐。首先对图像分类算法、深度学习框架以及TensorFlow2.0进行介绍;然后使用TensorFlow2.0的Keras API构建一个卷积神经网络图像分类模型,结果表明,在Cifar-10数据集上,模型的准确率达76.12%;最后分析TensorFlow2.0和图像分类算法存在的不足,并对未来研究的方向进行探讨。

苏州·清幽小巷游：烟雨苏州，清幽小巷中浪漫行走

苏州是一种诱惑，是一种挑战，是一种补充。在我们的生活里，苏州式的古老、沉静、温柔已经变得越来越陌生。——王蒙《苏州赋》