用于图像审批系统的Python Tensorflow

Question

我一直在尝试机器学习和tensorflow，并成功地使用了github存储库来解决验证码问题。现在我想更进一步。

我已经有了一个数据集(而且它还在不断增长)，基于它是否被批准，图像被标记为1或0。(Approved=1)

我想使用机器学习，从被批准和拒绝的东西中学习，并根据新的传入图像进行预测。然而，我的问题是，我不确定我需要什么样的神经网络来做这件事，也不知道如何研究这类事情。

如果你们有任何可以帮助我的参考资料，或者如果你们知道，我需要什么样的神经网络设置才能开始这个机器学习的审批系统？

Answer 1

对于这样的任务，你需要一个巨大的数据集。

您正在寻找的神经网络是卷积神经网络(CNN)。

如果你是美国有线电视新闻网的新手，那么我建议你看看this的文章。

这篇文章将让你了解什么是CNN，它是如何工作的，什么是过滤和池化，等等。