微调VGG分类模型训练自己的数据（猫狗数据集）
简介
本资源文件提供了微调VGG分类模型以训练自己的猫狗数据集的完整教程和代码。通过本教程，您可以学习如何使用VGG16模型进行迁移学习，并将其应用于猫狗分类任务。
内容概述
- 数据集处理：详细介绍了如何准备和处理猫狗数据集，包括数据集的下载和格式化。
- 模型创建：使用Keras框架创建VGG16模型，并加载预训练权重。
- 模型训练：介绍了如何训练模型，包括设置训练参数、学习率调整策略和模型保存方法。
- 代码示例：提供了完整的Python代码示例，帮助您快速上手。
使用方法
- 下载数据集：按照教程中的链接下载猫狗数据集，并将其放置在指定目录。
- 运行代码：使用提供的Python代码进行模型训练和评估。
- 微调模型：根据需要调整模型的参数和结构，以获得更好的分类效果。
注意事项
- 本教程中的代码和方法适用于Keras和TensorFlow环境。
- 由于VGG模型的复杂性，训练过程可能需要较长时间，建议使用GPU加速。
- 请确保数据集的格式和路径与代码中的设置一致。
通过本教程，您将能够掌握微调VGG模型进行图像分类的基本方法，并将其应用于自己的数据集。