颜色分类leetcode image classification using cnn and keras:使用CNN和Keras进行图像分类

颜色分类leetcode使用CNN和Keras进行图像分类。此代码模式演示了如何使用卷积神经网络(CNN)对图像（特别是身份证、申请表、支票页等文档图像）进行分类。尽管有用于图像分类的代码模式，但它们都没有展示如何使用CNN使用Keras库对图像进行分类。许多组织处理来自其客户的申请表，例如贷款申请。除申请表外，客户还提供处理申请所需的支持文件。这些证明文件可能是身份证明文件、地址证明文件。通常，申请表连同支持文件会被扫描并捕获到组织的系统中，以便进一步处理申请。当系统收到一组这些扫描文档时，它需要识别表单文档，以便进一步处理。此代码模式展示了如何对图像进行分类并识别申请表文档。

什么是CNN，为什么是CNN？ CNN是一种监督学习技术，需要提供输入数据和目标输出数据。这些通过使用它们的标签进行分类，以便为未来的数据分析提供一个学习模型。通常，CNN具有三个主要组成部分-卷积层、池化层和完全连接的密集网络。卷积层获取输入图像并应用m个nxn过滤器来接收特征图。特征图接下来被送入主要用于降维的最大池层。