假设我想训练一个卷积神经网络来判断一张照片中是否在下雨，该如何进行操作呢？

假设我有两个训练变量，trainX 和 trainY，其中 trainX 是照片，trainY 是标签（例如 rain 或 no-rain）。

网络的目标是输出“正确”的答案。问题是：我是否只需要运行 model.predict() 函数就能得到有效的结果？

提前感谢您的任何帮助。

回答：

1) 构建你的 CNN 模型：层、激活函数等…

2) 使用现有的 trainX 和 trainY 数据集进行训练。（使用数据增强来获得更好的最终结果）

3) 用另一个数据集进行验证，假设它们被称为：testX 和 testY

4) 调整模型的设置，直到你的准确率和损失达到你所需的水平…

5) 享受你的 CNN

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