kaggle竞赛题猫狗大战, 主要用来做PyTorch练习，其中数据集这里只放了一小部分。
将训练数据按照7:3分为训练集和验证集，主要使用了三种方法
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自行搭建三层的卷积神经网络，验证集准确率约80%
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使用了预训练参数的VGG16，验证集准确率约96%
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使用了预训练参数的ResNet18，验证集准确率约98%
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cat_dog_dataset: 自定义数据集 -
cnn_model: 自行搭建的卷积神经网络 -
my_models: 加载模型 -
main: 训练过程，通过注释选择对应的网络 -
creat_label: 在data/result下对应文件夹中生成分类后的测试集数据 -
contrast: 对比VGG16和ResNet18分类结果相似度，并查看不同的图片 -
show_classfication: 随机在测试数据中选择若干图片并展示类别 -
*_main.ipynb: 对应模型的训练过程