Введение
Эта нейросеть классифицирует кошек и собак. Идея создания именно такой нейросети появилась сразу, так как задача классификации именно кошек и собак в компьютерном зрении является некой традицией, как например при изучении python самой первой программой ученика является вывод сообщения - Hello world! Далее в тексте я не буду заострять внимания на терминах и объяснять их, так как это написано в самом проекте, я буду говорить кратко и по делу.
Основная часть
При поиске датасета я столкнулся с огромным выбором, для первой нейросети я решил взять небольшой датасет. Пример фотографий в нём представлен на картинках ниже. На фотографиях можно заметить не только реальные фото, но и рисунки. Все датасеты я брал на сайте kaggle.com.
На снимке ниже представлен график количества фотографий для каждого класса. Заметим, что для обучающего набора данных на один класс приходится около 300 фотографий, справа представлено количество валидационных фотографий. 300 фотографий является довольно маленьким количеством, лучше всего для моей задачи подходит количество в 1000 фотографий на класс, но для первой нейросети я решил взять специально маленький, так как у меня не было цели сделать идеальную точность предсказания.
На этой фотографии представлен график правильных ответов на проверке. True labels - правильный класс, predicted labels - предсказанный класс. А если по-простому, то по горизонтали синий квадратик — это правильный ответ, а белый — неправильный. Заметим, что из 70 фотографий неправильно были предсказаны всего 5 в классе "кошки" и 3 в классе "собаки".
Всего обучение модели заняло у меня 3 минуты при использовании видеокарты и 30 минут без видеокарты.
Ответы
Далее представлены примеры ответов нейросети
