本文將繼續使用第9課中的專案，帶領大家使用一些梯度優化技巧和正則化技術搭建乙個更好的神經網路來解決貓、狗分類問題。這是乙個典型的二分類問題。輸入是一張，我們會把三通道的 rgb 拉伸為一維資料作為神經網路的輸入層。神經網路的輸出層包含乙個神經元，經過 sigmoid 函式輸出概率值 $p$，若 $p>0.5$，則判斷為貓（正類），若 $p\leq 0.5$，則判斷為非貓（負類）。
本專案中，我們主要通過以下技巧來優化神經網路模型：
首先，我們匯入構建模型所需的資料集。
該資料集分為訓練（train）集和測試（test）集，訓練集共有 250 張貓的和 250 張狗的，測試集共有 100 張貓的和 100 張狗的。我們需要訓練神經網路模型來識別是否為貓類，最終模型在測試集上進行正確率的驗證。
說明：本文所有**均在 jupyter notebook 中編寫實現。首先匯入資料集，**如下：
import skimage.io as io
import numpy as np
import math
%matplotlib inline
plt
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