一、Cats vs. Dogs 数据集介绍

Cats vs. Dogs（猫狗大战）是Kaggle大数据竞赛某一年的一道赛题，利用给定的数据集，实现猫和狗的识别。原本数据集由训练数据和测试数据组成，训练数据包含猫和狗各12500张图片，测试数据包含12500张猫和狗的图片。

二、卷积模型及代码

我使用了卷积神经网络进行实验，具体结构如下图所示：

 因代码与数据集比较多我就不放置这里了，如有需要请访问我的代码库

三、识别结果

四、模型迁移

可见该网络在识别猫和狗具有很好的效果，我将其用来对人脸进行男女分类，除了更改数据集的大小外，其卷积神经网络结构与其他超参数均不改变。同样取得了较好的效果，其识别结果如下：