作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
计算机视觉和自然语言处理是人工智能领域里一个重要且热门的方向。随着近几年的人工智能模型在图像分类、目标检测、文本识别等任务上取得了不俗的成绩，越来越多的人开始关注如何将这些模型应用到其他的领域中。比如深度学习框架TensorFlow已经发布了TFHub，通过该项目可以实现跨平台的模型共享与迁移学习。本文通过Keras Applications库以及TFHub中的ResNet50模型，实现图片的分类任务。
2.主要术语及概念
数据集
- Dataset: 本文所使用的图片数据集是CIFAR-10数据集，该数据集共有60,000张彩色图片分为10个类别（飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车）。其中训练集包含50,000张，验证集包含10,000张，测试集包含10,000张。
- Preprocessing: 首先对原始图片进行预处理，包括归一化、裁剪、缩放、中心化等操作。
- Augmentation: 对训练集进行数据增强操作，包括随机翻转、旋转、裁剪、亮度调整等。
- Splitting: 将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练和评估。
模型
- Architecture: 使用ResNet50模型作为主干网络，其是一个深层卷积神经网络，有数百层卷积层和数千个参数。
- Transfer Learning: 在训练模型时，除了用ImageNet预训练权重外，还可以使用TFHub提供的模型或自己训练好的模型的参数作为初始值。
- Optimization Strategy: 使用最优化算法SGD进行模型训练，并使用指数衰减学习率策略来