AI：262-基于深度学习的图像分类算法优化与性能提升实践
图像分类是指将输入的图像分为若干类别的任务。基于深度学习的图像分类模型通常由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层用于提取图像的特征，池化层用于下采样以减少计算量，全连接层则用于最终的分类。
达摩院开源低成本大规模分类框架FFC CVPR论文深入解读
图像分类是当前AI最为成功的实际应用技术之一，它已经融入了人们的日常生活。目前已形成一个普遍共识：“当数据集越大ID越多时，只要训练得当，相应分类任务的效果就会越好”。本文介绍在千万ID甚至上亿ID时，如何使用低成本的框架实现大规模的分类训练。
使用卷积神经网络实现猫狗分类任务
一、数据集下载链接 使用卷积神经网络在猫狗分类数据集上实现分类任务。一、数据集下载链接 猫狗分类数据集
