使用迁移学习进行花卉分类（DesNet121）
5 种花卉分类 | DesNet121 | 训练集 0.98 | 测试集 0.95
使用迁移学习进行图像分类的教程
总览
欢迎来到这个有关使用迁移学习进行图像分类的笔记本！在笔记本中将探讨如何利用迁移学习这一深度学习中的强大技术来解决图像分类问题。
关于迁移学习
迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习技术，即让训练于一个任务上的模型重新用于第二个相关的任务的训练。在深度学习的背景下，迁移学习使用预训练的神经网络模型作为新任务的起点，而不是从头开始训练模型。当数据或计算资源都有限时，这种方法特别有用。
目标
本笔记本的目标是演示如何使用迁移学习在一组花卉图像数据集上执行图像分类。我们将利用一个预训练的卷积神经网络（CNN）作为特征提取器，并在其上构建一个自定义分类器来预测花卉的种类。
数据集
我们将使用在 Kaggle 上可用的 “5 种花卉类型分类数据集” 。该数据集包含五种不同类型的花卉图像：百合花、荷花、兰花、向日葵和郁金香。每个图像都标有相应的花卉类型。
方法论
- 数据准备: 我们将从准备数据集开始，包括加载图像、预处理以及分割成训练、验证和测试集。
- 模型构建: 接下来，我们将加载一个预训练的 CNN 作为基本模型，移除顶部（分类）层，并在其上添加自定义层以构建我们的分类器。
- 训练: 我们将使用迁移学习训练模型，微调自定义层的权重，同时保持预训练层的权重冻结。
- 评估: 最后，我们将评估训练模型在测试集上的性能并可视化结果。
工具和库
此处使用 Python 编程语言和几个库，包括 TensorFlow 、 Keras 和 Matplotlib 。这些库提供了深度学习、模型构建和可视化的强大工具。