2. Alıştırma: Fazla Uyumu Önleme
Bu alıştırmada, 1. alıştırmada oluşturduğunuz kedi-köpek sınıflandırması için CNN modelini veri artırma ve bırakma normalleştirmesi uygulayarak iyileştireceğiz:
ML Pratiği: Görüntü Sınıflandırma
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-27 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-27 UTC."],[[["\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)"]]