根据教材7.2.4节,实现基于keras框架的猫狗分类应用实例。

根据教材7.2.4节，我们可以使用Keras框架来实现一个猫狗分类的应用实例。下面是具体的步骤：

1. 数据准备：准备包含猫和狗图片的数据集。可以从网络上下载已经标记好的猫狗图片数据集，或者自己收集和标记图片数据集。将数据集分成训练集和测试集。

2. 数据预处理：使用Keras的图片处理工具，将图片加载进来，并进行大小调整和归一化处理。还可以选择进行数据增强操作，如旋转、平移、缩放等，以扩大数据集。

3. 构建模型：使用Keras框架构建一个卷积神经网络模型。可以使用多个卷积层和池化层，来提取图像特征。之后加入全连接层和输出层进行分类预测。

4. 编译模型：配置模型的优化器、损失函数和评估指标。可以选择常用的优化器如SGD、Adam等，损失函数可以选择交叉熵损失，评估指标可以选择准确率。

5. 训练模型：使用训练集对模型进行训练。可以使用Keras提供的fit函数，设置训练的批次大小、训练轮数。训练过程中可以监控模型在验证集上的准确率变化。

6. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估。可以使用Keras提供的evaluate函数，得到模型在测试集上的准确率等指标。

7. 模型应用：对于新的图片，使用训练好的模型进行预测。可以使用Keras提供的predict函数，得到图片属于猫还是狗的概率值。

通过以上步骤，我们就可以在Keras框架下实现一个猫狗分类的应用实例。可以通过调整模型结构，改进数据预处理方式以及调整超参数等方式来提升模型的准确率。同时，也可以尝试使用预训练的模型，如VGG16、ResNet等，在猫狗分类任务上进行迁移学习，以进一步提高模型的性能。