大家好，我是『K同学啊』！
之前写了一篇名为 「多图」图解10大CNN架构 的文章后，发现有些模型在我们的《深度学习100例》中并未介绍，后来不是说填坑嘛，之前已经写一篇 深度学习100例-卷积神经网络（LeNet-5）深度学习里的“Hello Word” | 第22天 来填补LeNet-5的坑。今天继续写一篇关于Xception模型的实例，实现了四种动物（狗、猫、鸡、马）的识别分类。希望大家多多支持，点赞、收藏、评论。
本文的重点是：
- Xception模型的搭建
- 深度可分离卷积
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[人工智能]深度学习100例 | 第24天-卷积神经网络（Xception）：动物识别 |
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大家好，我是『K同学啊』！ 之前写了一篇名为 「多图」图解10大CNN架构 的文章后，发现有些模型在我们的《深度学习100例》中并未介绍，后来不是说填坑嘛，之前已经写一篇 深度学习100例-卷积神经网络（LeNet-5）深度学习里的“Hello Word” | 第22天 来填补 本文的重点是：
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