# 数据建模
## 根据比赛章程，可知分为以下几项
### 一、数据集类
1. [数据集加载](http://aihelp.xhwl.cc/2534656):
{
①加载图像数据集
②了解图像数据集对应代码
③对数据集进行参数设置
④选取合适的训练数据集、测试数据集
}
2. [数据集处理](http://aihelp.xhwl.cc/2534657):
{
①图像切割
②图像几何变换(翻转、缩放、剪裁、灰度)
}
3. [数据集特征获取](http://aihelp.xhwl.cc/2539405):
{
①过滤图像数据集
②按类别求图像的均值、方差
(③绘图)
}
### 二、模型类
1. [模型参数设置](http://aihelp.xhwl.cc/2539406):
{
①选取需要使用的网络结构模型
②根据数据集特征设置模型参数，如：设定输入层的尺寸大小， 即图片的尺寸大小等
③根据数据集特征设置训练过程参数，包括：学习率、epoch、batch\_size 等， 以使模型能够达到预期的训练效果
}
2. [模型构建及训练](http://aihelp.xhwl.cc/2539407)
{
①基于 TensorFlow 或 Keras，将训练数据集输入到模型进行训练。
即”编写完善模型结构和训练所必须的相关函数，根据设置的参数进行模型训练“
②输出训练过程中的日志，并可视化呈现训练过程中记录的 Loss 与验证集准确率的变化。【利用TensorBoard】
}
3. [模型加载及预测](http://aihelp.xhwl.cc/2539408)
{
①加载训练过程中的最优模型，以及测试数据集
②在测试集上测试模型的准确率，召回率、F1 值并绘制 AUC 曲线【即测试结果】
}
