小狗品种分类器

项目概述

欢迎来到此卷积神经网络 (CNN) 项目。在此项目中，你将学习如何构建流水线来处理用户提供的真实图像。给定一张小狗的图像，你的算法将能够大致识别小狗的品种。如果提供人脸图像，代码将能够识别出相似的小狗品种。

除了研究最先进的 CNN 分类模型之外，你将针对应用的用户体验做出重要的设计决策。完成此 Lab 后，你将了解执行各种数据处理流程用到的一系列模型以及如何整合这些模型。

每个模型都有自己的优势和不足，现实应用中的工程环节通常需要解决很多没有标准答案的问题。而且即使你的结果不完美，也能够创造有趣的用户体验。

项目说明

从 GitHub 代码库克隆此项目或在课堂 workspace 中完成代码（详细提交说明请参见下文）。按照 notebook 中的说明操作并完成项目。

评估

优达学城审阅者将根据 CNN 项目审阅标准检查你的项目。请仔细阅读此审阅标准，并在提交项目前先自行评估项目。必须满足审阅标准中的所有规范，才能通过评估。

提交项目

准备提交项目时，请找到以下文件并将它们压缩到一起上传：

• dog_app.ipynb 文件，其中包含所有能正常运行的代码，并且所有代码单元格已执行并显示输出结果，此外所有问题已回答。
• 项目 notebook 的导出 HTML 或 PDF 文件，名称为 report.html 或 report.pdf。
• 我们未提供的、但是在项目中用到的任何额外图像。请勿包含 dogImages/ 或 lfw/ 文件夹中的项目数据集。这些文件将导致项目太大，无法提交。

此外，提交内容可以是代码库的 GitHub 链接。

通过 Workspace 提交项目

如果你使用提供的 workspace 完成项目，那么提交项目最简单的方式是：

1. 在 Create Submission Files workspace 中运行代码，创建 HTML 版本的 dog_app notebook。
2. 在此 workspace 中，继续执行单元格并将文件压缩到 dog-project 文件夹中。
3. 点击橘色 Jupyter 图标返回主目录。
4. 点击“文件”->“下载为…”，将 zip 版本的 notebook 下载到计算机上。你可以在此页面上提交该 zip 文件。

准备提交项目了吗？

点击“提交项目”按钮并按照说明提交项目。