基于卷积神经网络的猫狗识别的成果

基于卷积神经网络的猫狗识别已经取得了非常不错的成果。在2012年，Alex Krizhevsky等人提出了一种基于卷积神经网络的深度学习算法——AlexNet，它在ImageNet数据集上将误差率降低了12%以上，标志着卷积神经网络在图像识别领域的崛起。而猫狗识别作为一个经典的图像分类问题，也得到了很好的解决。

目前，基于卷积神经网络的猫狗识别已经可以实现较高的准确率，其中一些方法甚至可以达到98%以上的准确率。这些方法主要包括使用预训练模型进行微调、使用深度卷积神经网络进行训练、使用数据增强技术来增加训练数据的多样性等。这些方法的发展，不仅为猫狗识别问题提供了有效的解决方案，也为其他图像分类问题的研究提供了借鉴和启示。