如何在使用Keras构建CNN模型进行猫狗图像分类时，通过ImageDataGenerator模块增强数据集，并评估其对模型性能的影响？

当你着手使用Keras构建一个CNN模型来分类猫狗图像时，数据增强是一个不可或缺的步骤。ImageDataGenerator模块允许你在训练过程中实时生成数据变化，从而增加模型训练的样本多样性。例如，你可以通过水平或垂直翻转、缩放、剪切变换、旋转图像等方式来增强数据集。这样做的目的是模拟现实世界中数据的变化情况，提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。具体来说，你可以通过设置ImageDataGenerator的参数如rotation_range, width_shift_range, height_shift_range, shear_range等来调整各种增强选项。在Jupyter Notebook中，你可以通过以下代码来实现这一过程：（代码示例略）

参考资源链接：[Python实现CNN猫狗图像二分类项目及答辩资料](https://wenku.csdn.net/doc/4agofyuqhy?spm=1055.2569.3001.10343)

在模型训练过程中，你应该定期使用增强后的数据集来评估模型的性能。评估可以采用交叉验证的方法，以确保模型的稳定性和准确性。除了准确性，你还可以关注模型在验证集上的损失值变化，以及混淆矩阵等指标来综合评估模型的性能。值得注意的是，在进行数据增强时，需要确保增强后的图像依然符合实际情况，避免引入与分类任务无关的噪声。为了深入理解数据增强对模型训练的影响，你可以通过比较未增强数据集和增强数据集训练得到的模型的性能，来直观地观察到数据增强的好处。

如果你希望获得有关如何在Jupyter Notebook中实现这一过程的详细步骤以及对模型性能影响的具体分析，可以参考这份资料：《Python实现CNN猫狗图像二分类项目及答辩资料》。这份资源不仅提供了项目实施的具体步骤，还包括了答辩用的PPT，对于学习和展示你的项目非常有帮助。

参考资源链接：[Python实现CNN猫狗图像二分类项目及答辩资料](https://wenku.csdn.net/doc/4agofyuqhy?spm=1055.2569.3001.10343)