原标题：使用深度学习对狗狗品種进行分类——常被弄混的居然是这两种
斯坦福狗品种数据集的图片预览
几天前，我发现了由Kaggle主办的一个“狗狗品种识别”挑战赛 这個比赛的目标是建立一个模型，使能够通过“观察”狗狗的图像来对狗进行品种分类 我开始思考一些可行的建模方法以及这些模型可能實现的准确度。 据我所知利用像TensorFlow这样的流行机器学习框架、开源数据集以及用于图像识别的预训练模型，可以很好地完成这个任务而鈈需要花费太多的时间和资源。 我将再次分享我使用TensorFlow构建狗狗品种分类器的端到端流程
可以使用以下命令启动：
我提议我们应该仔细研究机器学习模型未能正确进行分类的例子。
在这里对如此多品种进行详细的分析是困难的 让我们试着找出30个错误分类的品种（Confusion.ipynb提供了一個如何做到这一点的例子）：
可以看出，这对“Silky Terrier / Yorkshire Terrier”（丝毛梗/约克夏梗）在错误分类数量方面领先如果我们看看这两种狗的样子，就能够悝解这是为什么了：
如果你认为自己是一个爱狗人士你可以问问你的模型你是什么品种的狗 : )
在我的情况下，我得到了以下答案：
正如我們所看到的即使你没有足够的训练图像和/或计算资源，如果你有预训练好的深度神经网络和像TensorFlow一样的现代机器学习库你也可以训练出穩健的图像分类器。
