This is project for training a cnn model to distinguish between images of chess boards, green bean cakes and manuscript papers
Here is the link of code on colab: https://colab.research.google.com/drive/16lSezFOMhdKUwjCxgR1DQejs89GWZ2Rh
"" 「啊，好像棋盤似的。」 「我看倒有點像稿紙。」我說。 「真像一塊塊綠豆糕。」一位外號叫「大食客」的同學緊接著說。
人總會去尋求自己喜歡的事物，每個人的看法或觀點不同，並沒有什麼關係，重要的是──人與人之間，應該有彼此容忍和尊重對方的看法與觀點的雅量。
──出自雅量 ""
機器學習也一樣，每個模型的觀點也不同，有的預測是綠豆糕有的預測像稿紙而有的分類成綠豆糕。因此當分類準確率低的時候不要氣餒，我們要培養雅量學習尊重各個模型的結果。
- 3 classes (chessboard, script paper, green bean cake)
| cheesboard | script paper | green bean cake |
|---|---|---|
 |
 |
 |
- Training data training: 606 samples
- Test data: 202 samples
- Image size: 200x200x3
- Network in Network
- Test acc: 98.02%
- Prediction:
