Capstone_Chihuahua_Muffin

将图像分类为吉娃娃或蓝莓松饼

大会：数据科学沉浸式顶点项目

问题陈述：

背景 - Meme ：2016 年，一个 meme 病毒式传播，它向人们提出了一个他们以前可能从未想过会具有挑战性的问题：你能分辨出这些你以前从未认为相似的图像之间的区别吗？

（来源：Elle 杂志，https://www.elle.com/culture/news/a34939/animals-or-food/）

作为吉娃娃狗的主人，我的兴趣集中在这对配对上：

背景 - 图像分类：关于图像分类算法经常提出的一个说法是，虽然它们可以以相当好的准确度快速区分数千张图像，但孩子可以以更高的准确度区分图像。

吉娃娃与蓝莓松饼的问题让我着迷，因为在为模因选择的特定特写角度的情况下，人类无法轻松地区分这些图像。

问题陈述：在建立了一个图像分类模型，该模型可以预测图像是吉娃娃还是蓝莓松饼，并在缩小后明显不同的照片上进行训练，该图像分类模型能否准确预测模因中具有挑战性的放大照片的分类？

型号类型：

我首先使用抓取的图像从头开始训练 CNN。我由此得出的最大准确度是 85%。然后，我结合了图像数据生成来增加我的训练规模。这并没有提高我的准确性，但确实提高了运行模型的速度。最后，我实现了迁移学习并实现了 >99% 的准确率。