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AI图像分类学习平台

基于TensorFlow.js | 完全离线训练 | 支持Win7/Win10 | 教学专用

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功能介绍

真实CNN神经网络训练

• 基于TensorFlow.js实现，在浏览器中直接训练

• 支持自定义模型参数：学习率、训练轮数、批次大小

• 标签作用：用于给图片分类，训练时作为监督信号

• 模型作用：训练完成后可以用来识别新的图片

📖 使用步骤
  1. 在【数据集】页面创建数据集，上传图片，添加标签，给每个图片打上对应标签
  2. 在【训练】页面选择数据集，调整模型参数，开始训练
  3. 训练完成后，下载模型保存到本地，在【识别】页面加载模型就可以上传图片识别
数据集管理
暂无数据集
训练配置

请先选择数据集，确保数据集中至少有2个标签，且每个标签至少有5张图片。

我的模型

选择下载的model.json和对应的weights.bin文件

暂无模型，训练完成后下载模型到本地，导入后即可使用

图像分类

上传图片进行分类

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