【源码】基于Keras的深度学习图像分类模型

项目简介

本项目基于Keras框架构建深度学习图像分类模型，运用卷积神经网络（CNN）对MNIST数据集开展图像分类工作。项目包含数据加载、预处理、模型定义、训练和评估的完整流程，提供高效且易扩展的图像分类解决方案。

项目的主要特性和功能

1. 数据加载与预处理：加载MNIST数据集，进行图像尺寸调整、归一化及标签的one - hot编码，支持SVHN、FashionMNIST和MNIST等多种数据集路径配置。
2. 模型定义：提供CSPNet、GhostNet、EfficientNet等多种CNN模型架构，支持自定义模型替换，方便调整模型架构。
3. 模型训练与评估：使用Adam优化器和categorical_crossentropy损失函数编译模型，支持5折交叉验证以确保模型泛化能力，训练中保存模型权重，输出训练和验证的准确率及损失。
4. 结果可视化：训练完成后输出模型在测试集上的准确率、F1分数和召回率等性能指标，将测试结果保存到文件以便后续分析和可视化。

安装使用步骤

1. 安装依赖库：确保已安装Python和Keras库，推荐用Anaconda环境设置项目，安装TensorFlow、NumPy、Pillow等必要依赖库。
2. 下载数据集：从指定数据源下载MNIST数据集，放置到正确路径，如E:\压缩包\SVHN、E:\zhudawei_pycharm\vit - pytorch - main\Fashion_MNIST\FashionMNIST\raw、E:\zhudawei_pycharm\GhostNet - MNIST - master\data\MNIST\raw。
3. 运行代码：运行项目主脚本，如zangwencnn.py，脚本会自动完成数据加载、预处理、模型定义、训练和评估。
4. 查看结果：训练完成后，脚本输出模型在测试集上的性能指标并保存结果到文件，可按需调整模型架构和参数优化性能。

注意：需提前下载MNIST数据集并放于正确路径，代码中的模型架构和参数可根据实际需求调整。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】