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我们已经学习了如何构建卷积神经网络，并且在 Fashion-MNIST 数据集上执行图像分类。在本节中，我们使用更复杂数据集训练卷积神经网络，对包含猫或狗的图像进行分类。同时，我们还将了解当用于训练的图像数量变化时，模型的准确率如何变化。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-691812.html
猫狗分类是一个常见的计算机视觉任务，将图片中的猫和狗进行分类。猫狗分类数据集是常用的计算机视觉任务数据集，用于训练和评估机器学习模型对猫和狗图像进行分类，该数据集包含大量的猫和狗的图片，每张图片都有相应的标签，表示其所属的类别(猫或狗)。
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ViT是由谷歌公司的Dosovitskiy, Alexey等人在《 An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers For Image Recognition At Scale【ICLR2021】》【论文地址】一文中提出的模型，提出了一种基于transformer结构的模型，摒弃传统的CNN结构，直接将Transformer应用到图像块序列上一样可以达到非常好的性能。 论文
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