卷积神经网络（ResNet50）：艺术画作10分类
简介
本资源文件提供了一个基于卷积神经网络（ResNet50）的案例，用于对艺术画作进行10分类。该案例详细介绍了如何使用TensorFlow 2.0构建和训练ResNet50模型，并对数据集进行了处理和预处理。
数据集
数据集包含10位艺术大师的画作，分为训练集、验证集和测试集。每个集合中的图像已经按照类别进行了分类，方便模型进行训练和评估。
主要内容
-
数据加载：使用
tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory从文件夹中读取数据，并指定标签模式为categorical，进行one-hot编码。 -
数据预处理：将图像的像素值从[0, 255]映射到[-1, 1]，并对数据集进行打乱处理，以提高模型的泛化能力。
-
网络构建：构建ResNet50网络，包括卷积块（conv_block）和恒等块（identity_block），并详细介绍了网络的结构和参数设置。
-
网络配置：采用动态学习率的方法，使用指数衰减学习率，并在编译模型时指定交叉熵损失函数和准确率作为评价指标。
-
模型评估：绘制训练集和验证集的准确率和损失曲线，观察模型的训练效果和是否出现过拟合现象。
使用方法
- 数据准备：将数据集按照训练集、验证集和测试集的目录结构准备好。
- 模型训练：运行代码进行模型训练，并根据需要调整超参数。
- 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，查看模型的准确率和损失。
注意事项
- 数据集的目录结构需要严格按照代码中的路径进行设置。
- 在训练过程中，可以根据实际情况调整学习率和批量大小等超参数。
- 模型训练完成后，建议保存模型以便后续使用。
参考资料
本案例参考了CSDN博客上的相关文章，详细介绍了ResNet50的构建和训练过程。