深度學習概論-期末報告

本報告探討VGG16在辨識圖片和基本的卷積神經網路(Convolutional Neural Network ,CNN）有什麼不同，並呈現出分類狗品種的結果。

經VGG16模型訓練的結果有60%的準確率、損失2.05348、預測成功率為99.81%。

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本數據集由Aditya Khosla、Nityananda Jayadevaprakash、Bangpeng Yao、李飛飛製作--來自史丹佛大学

Stanford Dogs 數據集包含來自世界各地的 120 種狗的圖像。該數據集是使用 ImageNet 的圖像和註釋構建的，用於執行細粒度圖像分類任務。

該數據集的內容：

類別數：120

圖片數量：20,580

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實驗結果:

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