A.資料預先處理 1.匯入所需模組 keras,numpy,random 2.讀取 CIFAR10資料 3.顯示訓練與驗證資料 shape 4.將照片影像特徵值標準化 features 5.照片影像真實值以 Onehot encoding 轉換 B.建立模型 6.匯入所需模組 sequential,keras layers 7.建立 Sequential 模型 8.建立卷積層 1 與池化層 1 9.建立卷積層 2與池化層 2 10.建立神經網絡(Flatten,Hidden,Output) C.進行訓練 11.定義訓練方式(loss,optimizer,metrics) 12,開始訓練(features,label,validation_split,epochs,batch_size,verbose) 13.畫出 accuracy 執行結果 14.畫出 loss 誤差執行結果 D.評估模型準確率 15.評估 scores E.進行預測 16.執行預測 prediction F.顯示混淆矩陣 17.建立confusion matrix(pandas crosstab)