Convolutional Neural Network - CNN

Cùng xây dựng model để giải quyết bài toán phân biệt dog or cat nào!

Cấu trúc dataset:

Bộ dữ liệu gồm có 10000 ảnh: 8000 ảnh train( 4000 mỗi loại dog, cat) và 2000 ảnh test( 1000 mỗi loại)

Phần 1: Xây dựng mô hình:

Trước tiên cài đặt các thư viện cần thiết như Keras, Tensorflow, nếu các bạn đã install thì skip nhé :)

# Importing the Keras libraries and packages
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Convolution2D
from keras.layers import MaxPooling2D
from keras.layers import Flatten
from keras.layers import Dense

It's time to start now!

* Lưu ý: vì trong bài chỉ có 2 class nên dùng binary_crossentropy, nếu nhiều class thì thay bằng categorical_crossentropy.

pool để giảm sample trong input

Phần 2: Fit model

    * Tương tự như chú ý ở phần 1: class_mode có thể tùy chỉnh theo từng bài toán mà có thể đặt là binary hay categorial

Phần 3: Đoán thử ảnh

from keras.preprocessing import image

test_image = image.load_img('random.jpg', target_size=(64,64))
test_image = image.img_to_array(test_image)
test_image = np.expand_dims(test_image,axis=0)
result = classifier.predict(test_image)
training_set.class_indices
if result[0][0] == 1:
    prediction = 'dog'else:
    prediction = 'cat'print(prediction)

Phần 4: Lưu và tải mô hình

from keras.models import save_model

classifier.save('dog_and_cat_model.h5')

from keras.models import  load_model
import numpy as np
new_model = load_model('dog_and_cat_model.h5')

Mình muốn giới thiệu với các bạn một series các bài học về ML tìm được trên youtube tại ĐÂY