写在前面
本文主要参考的是飞桨上的一个模型https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/78960?channelType=0&channel=0
这个模型里面，就是简单的三次卷积层加上全连接层，最后softmax分一下类，最后效果一般，后来在一篇博客上看到看到vgg网络对简单分类效果会比较好，就尝试更换vgg-13，没想到正确率提升了20%，当然不足也有很多，就比如为了偷懒没有多尝试几个模型实验，看情况以后会补上
1.摘要
近年来，深度学习理论和技术都得到了迅速的发展，并且受到了越来越多的研究者的关注，深度学习技术在图像识别领域具有广泛的应用。尤其是在特征提取和建模上有着非常明显的优势浅层对比模型。现在已经有了非常多的经典成熟模型，如AlexNet、VGG13、VGG16、VGG19和ResNet等，但未必适用于所有的试验数据集。本文运用卷积神经网络（CNN）依靠PaddlePaddle深度学习框架结合CIFAR10数据集训练和建立猫狗识别模型，在较成熟的VGG13模型基础实现，采用的优化方法为Adam优化方法。
2. 卷积神经网络
传统CNN包含卷积层、全连接层等组件，并采用softmax多类别分类器和多类交叉熵损失函数，一个典型的卷积神经网络如图6所示，我们先介绍用来构造CNN的常见组件。
卷积层(convolution layer): 执行卷积操作提取底层到高层的特征，发掘出图片局部关联性质和空间不变性质。
池化层(pooling layer): 执行降采样操作。通过取卷积输出特征图中局部区块的最大值(max-pooling)或者均值(avg-pooling)。降采样也是图像处理中常见的一种操作，可以过滤掉一些不重要的高频信息。
全连接层(fully-connected layer，或者fc layer): 输入层到隐藏层的神经元是全部连接的。
非线性变化: 卷积层、全连接层后面一般都会接非线性变化函数，例如Sigmoid、Tanh、ReLu等来增强网络的表达能力，在CNN里最常使用的为ReLu激活函数。
Dropout: 在模型训练阶段随机让一些隐层节点权重不工作，提高网络的泛化能力，一定程度上防止过拟合。
另外，在训练过程中由于每层参数不断更新，会导致下一次输入分布发生变化，这样导致训练过程需要精心设计超参数。如2015年Sergey Ioffe和Christian Szegedy提出了Batch Normalization (BN)算法 中，每个batch对网络中的每一层特征都做归一化，使得每层分布相对稳定。BN算法不仅起到一定的正则作用，而且弱化了一些超参数的设计。经过实验证明，BN算法加速了模型收敛过程，在后来较深的模型中被广泛使用。
3.实验及结果分析
3.1实验环境与数据集
本实验是在基于Anaconda的环境管理工具、paddle深度学习框架和Pycharm的编译器上进行设计实现的。研究环境如下所示：
（1） 软件部分
操作系统：Windows10 64位系统；开发工具：Pycharm、Anaconda；CUDA：V11.7_win10；paddle-gpu：2.3.2 ；
（2） 硬件部分
内存：16G；CPU：AMD Ryzen 7 5800H 3.20 GHz；GPU：NVIDIA GeForce GTX 1650；硬盘：固态硬盘:512G。
（3） 数据集部分
我们使用CIFAR10数据集。CIFAR10数据集包含60,000张32x32的彩色图片，10个类别，每个类包含6,000张。其中50,000张图片作为训练集，10000张作为验证集。这次我们只对其中的猫和狗两类进行预测。
3.2损失函数
本文采用的是交叉熵损失函数，该函数在分类任务上比较常用。
3.3网络模型
CNN有着多种可供选择的网络结构，其中包括有LeNet、AlexNet、VGGNet 、ResNet 等。其中VGGNet 是由牛津大学的视觉几何组和谷歌的DeepMind 公司提出，通过VGGNet，研究人员证明了基于小尺寸卷积核，增加网络深度可以有效提升模型效果。VGGNet 引入“模块化”设计思想，将不同的层进行简单组合构成网络模块，再用模块来组装完整网络，而不再以“层”为单元组装网络。VGGNet?有着多种配置方案，本文采用VGG-13，也就是B型VGG结构。
3.4实验结果
随着迭代次数增加损失逐渐减少，精确率逐渐提高
实验精确率acc最终稳定在0.83左右，较为优越
对于6张图片的识别，5张识别正确
4.总结
本文运用卷积神经网络在CIFAR10数据集的基础上，运用VGG13模型训练和建立猫狗识别模型，获得了较为优越的实验结果。