Einfaches Beispiel für ein convolutional neuronal network für Schüler vereinfacht erklärt.

Es werden die Datensätze aus ieee8023/deep-learning-datasets verwendet.

Die Bilddaten müssen in ein Datenverzeichnis nach Klassen aufgeteilt werden:

/Data --/Chihuahuas ...alle Hundefotos --/Muffins ...alle Muffins

und entsprechend der Pfadname der Variablen data_dir zugewiesen werden.

Der Aufbau des neuronalen Netzes erfolgt mit Keras und hat folgende Struktur:

• Convolutional Layer mit 32 Filtern und 5x5 Filterkernel
• Pooling Layer mit 2x2 Pixel
• Dense Layer mit 512 Neuronen, wobei der letzte Dense Layer der Anzahl der Klassen entspricht
• Categorical-Crossentropy als Loss Funktion
• stochhastical gradient descent (SGD) als Optimierungsfunktion