利用预训练的最新模型搭建卷积神经网络，以实现对多类图像分类问题以65％的精度进行类别预测的food-image-classifier

卷积神经网络的多类食品图像分类 技术与技能 技术Python，Jupyter Notebook，GitHub，Git Python库：熊猫，请求，时间，urllib，sys，os，numpy，tensorflow，keras，scikit-learn，matplotlib 技术技能：多类分类，数据收集，数据清理，抓取Web API，图像处理，预处理，建模，数据可视化，探索性数据分析（EDA），计算机视觉，深度学习，卷积神经网络，神经网络体系结构，图像数据扩充，准确性，精度，召回率，混淆矩阵，预训练模型，转移学习，偏差方差折衷 型号：卷积神经网络，ResNet50，EfficientNet-B0 概述 该项目将涵盖以下内容： 问题陈述 执行摘要 结论 数据源 数据字典 问题陈述 在这个项目中，我打算建立一个卷积神经网络（CNN）对食物图像进行分类。 在这个项目中，我希望实现以下目标：