🐱🐶 猫狗大战Kaggle：迁移学习ResNet50模型微调
导读 近年来，猫狗分类一直是机器学习爱好者热衷的项目之一 🐾✨。这次，我们用Kaggle平台上的经典数据集，尝试通过迁移学习优化模型！起点是强
近年来，猫狗分类一直是机器学习爱好者热衷的项目之一 🐾✨。这次，我们用Kaggle平台上的经典数据集，尝试通过迁移学习优化模型！起点是强大的ResNet50，一个在ImageNet上训练过的深度神经网络 💻🚀。
首先，加载预训练的ResNet50模型，并冻结部分参数以保留其学到的特征 🛡️🔍。接着，针对猫狗数据集调整输出层，使其适配二分类任务 🐱 vs 🐶。通过少量标注数据进行微调（Fine-tuning），让模型学会区分喵星人和汪星人的细微差异 👀🐾。
训练过程中，使用了数据增强技术，如随机裁剪、翻转等，提高模型泛化能力 🌀📸。最终，在验证集上取得了令人满意的结果，不仅速度快，准确率也相当高 🎉💯！
迁移学习的魅力就在于它能高效解决实际问题，而无需从零开始构建模型 🌟📈。无论是初学者还是资深开发者，这都是一次充满乐趣的学习体验！💪🎓
机器学习 深度学习 Kaggle ResNet50
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