تمرین 2: جلوگیری از برازش بیش از حد
در این تمرین، مدل CNN را برای طبقه‌بندی گربه در مقابل سگ که در تمرین 1 ساخته‌اید، با اعمال افزایش داده‌ها و منظم‌سازی ترک تحصیل، بهبود می‌بخشید:
تمرین ML: طبقه بندی تصویر
جز در مواردی که غیر از این ذکر شده باشد،محتوای این صفحه تحت مجوز Creative Commons Attribution 4.0 License است. نمونه کدها نیز دارای مجوز Apache 2.0 License است. برای اطلاع از جزئیات، به خطمشی‌های سایت Google Developers مراجعه کنید. جاوا علامت تجاری ثبت‌شده Oracle و/یا شرکت‌های وابسته به آن است.
تاریخ آخرین به‌روزرسانی 2025-07-29 به‌وقت ساعت هماهنگ جهانی.
[null,null,["تاریخ آخرین به‌روزرسانی 2025-07-29 به‌وقت ساعت هماهنگ جهانی."],[[["\u003cp\u003eThis exercise focuses on enhancing a Convolutional Neural Network (CNN) model for cat-vs-dog image classification, building upon a previous exercise.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe enhancements involve implementing data augmentation techniques and dropout regularization to mitigate overfitting and improve model generalization.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYou will actively apply these techniques in a provided coding exercise using Google Colab.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ML Practicum: Image Classification\n\n\u003cbr /\u003e\n\n### Exercise 2: Preventing Overfitting\n\nIn this exercise, you'll improve the CNN model for cat-vs.-dog\nclassification you built in [Exercise 1](/machine-learning/practica/image-classification/exercise-1) by applying\ndata augmentation and dropout regularization: \n[Launch exercise](https://colab.research.google.com/github/google/eng-edu/blob/main/ml/pc/exercises/image_classification_part2.ipynb?utm_source=practicum-IC&utm_campaign=colab-external&utm_medium=referral&hl=en&utm_content=imageexercise2-colab)"]]