利用 TensorFlow，通过构建三层卷积神经网络（CNN）实现猴痘病识别。数据集中有 Monkeypox、Others 两类数据，每类数据 1,100 张左右的图片。

利用 TensorFlow，通过构建三层卷积神经网络（CNN）实现明星识别。

利用 TensorFlow，通过构建VGG-16 网络实现咖啡豆识别。数据集中有 Dark 和 Green 2 类咖啡豆图片，每类图片数量各有 300、183 张图片。利用Keras函数式API从零开始手动搭建了一个经典的VGG16卷积神经网络架构，包含5个特征提取卷积块和末端的高维全连接层，并打印了包含约1.34亿个参数的模型结构摘要。

利用 TensorFlow，通过构建 VGG-16 网络实现猫狗识别。数据集中有 dog 和 cat 2 类图片，每类图片数量各有 1700 张图片。

利用 TensorFlow，通过构建 VGG-16 网络实现猫狗识别。数据集中有 dog 和 cat 2 类图片，每类图片数量各有 1700 张图片。与上一章文章不同的是，之前批次大小用的是 8 ，这次用的是 64。

本文旨在解决深度学习中因数据量不足导致的过拟合问题，将利用 TensorFlow，通过构建 CNN 网络实现猫狗识别。数据集中有 dog 和 cat 2 类图片，每类图片数量各有 300 张图片。Model 层嵌入：利用 GPU 加速，在 Model.fit 时自动生效。Dataset 层映射：在 CPU/数据流水线预处理阶段进行 map 操作。此外，还将说明如何编写 aug_img 并嵌入 pr

利用 TensorFlow，通过构建 VGG-16 网络实现明星识别，对比四种优化器的训练效果。

本实验使用 ResNet50 深度残差网络对眼底图像进行三分类（Normal / Mild / Severe），实现视网膜病变严重程度的自动分级。数据集共 1661 张图像，按 80/20 划分为训练集和测试集，以 ImageNet 预训练的均值和标准差做归一化，使用 AdamW 优化器和交叉熵损失进行端到端训练。ResNet（Residual Network）由微软研究院何恺明等人于 2015

关键区别：BN → ReLU → Conv（预激活）block2: 单个瓶颈残差块，支持选择是否用 1x1 卷积调整 shortcut 维度stack2: 堆叠多个 block2，第一个 block 负责下采样，后续 block 使用 identity shortcut"""else:# Stagesif preact:# Headreturn xmodel...train()：遍历训练集，前向传

项目内容模型DualPathFusionNet（ResNet + DenseNet 融合网络）任务三分类图像分类（Normal / Mild / Severe）数据集1661 张图像，80/20 划分最优性能测试准确率 79.0%，测试损失 0.603"""Dual Path Fusion Block: 融合 ResNet 残差连接与 DenseNet 密集连接。"""# === Residual