🌟Keras学习记录💪训练ResNet模型对CIFAR-10分类✨

最近开始用Keras探索深度学习的魅力，今天分享一下如何训练ResNet模型来完成CIFAR-10图像分类任务！💻首先导入必要的库，包括TensorFlow和Keras。接着加载CIFAR-10数据集，它包含60,000张32x32彩色图片，分为10类。数据预处理是关键，记得将像素值缩放到[0,1]之间，并进行归一化操作哦～🔧

搭建ResNet模型时，可以使用Keras内置的`ResNet50`模型，通过设置参数`include_top=False`来去掉顶层分类层，以便自定义输出层。编译模型时选择适合的优化器如Adam，损失函数为`categorical_crossentropy`，并监控准确率指标。🚀

训练过程中，利用批量训练（Batch Training）和早停策略（Early Stopping），避免过拟合现象。经过若干轮迭代后，模型在测试集上的表现令人满意，准确率达到了较高水平！🎉

这次实践让我深刻体会到Keras的强大与便捷，无论是初学者还是资深开发者都能快速上手。如果你也对深度学习感兴趣，不妨试试这个项目吧！🎯

深度学习 机器学习 Keras ResNet CIFAR10