机器学习图像分类课设

机器学习中的图像分类课程设计通常涉及将计算机程序训练成识别和分类图像中的对象或特征。以下是一个简单的介绍：

1. **任务定义**：目标是设计一个模型，能够从输入的图像中自动识别出预定义的类别，比如猫、狗、汽车等。

2. **数据集选择**：常用的图像数据集包括MNIST手写数字、CIFAR-10/100（彩色小型图片）、ImageNet（大型、多样化的图像数据集）等。

3. **预处理**：对图像进行尺寸标准化、颜色归一化、可能的增强操作（如旋转、裁剪、缩放）以提高模型性能。

4. **模型选择**：使用卷积神经网络（CNN）作为基础模型，因为它们特别适合处理图像数据。可能的模型结构有LeNet、VGG、ResNet、Inception等。

5. **模型训练**：使用监督学习方法，将数据集分为训练集、验证集和测试集，通过反向传播算法调整模型参数以最小化损失函数。

6. **评估与调优**：定期在验证集上评估模型性能，如准确率、精确率、召回率等。根据结果调整超参数或尝试不同的模型架构。

7. **报告与演示**：撰写实验报告，包括模型性能、训练过程、优化策略等。最后，展示模型在测试集上的预测结果。