狗识别应用程序的算法 项目概况 该项目是关于以图像分类为目标的算法的部署。 该算法可以检测图像中是否有人或狗，也就是狗的品种。 为了达到这个目标，它使用了神经网络CNN和转移学习技术。 这是Udacity数据科学家纳米学位的一部分。 博客中的媒体： ： 问题陈述 在最近的数字化利用中，有很多图像，如果需要对它们进行分类，这将是一项艰巨而浪费的任务。 这就是构建像本项目这样的解决方案的原因。 指标 为了评估性能，使用的主要指标是分类准确性和F得分。 分类准确度是正确预测数与输入样本总数之比。

Dog-Identification-App-CNN 卷积神经网络项目：编写用于狗识别应用程序的算法在此笔记本中，已经为您提供了一些模板代码，您将需要实现其他功能才能成功完成该项目。您将不需要修改所要求的代码就可以了。标头中以“（IMPLEMENTATION）”开头的部分表示以下代码块将需要您必须提供的其他功能。将为每个部分提供说明，并在代码块中用“ TODO”语句标记实现的具体细节。请务必仔细阅读说明！ 注意：完成所有代码实现后，需要通过将iPython Notebook导出为HTML文档来完