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前言

饮食在人们的日常生活、营养与医疗建议以及运动员等专业人士的训练上起着越来越重要的作用。随着互联网的发展和医学的进步，人们普遍上传分享和记录的食物图像形成了非常多的数据库，为了改善饮食结构，塑造更健康的生活方式，分析食物的种类、热量和进食时间成为了营养学上非常重要的研究方法，本文的使用深度学习算法可以根据用户上传的食物图像自动分析食物种类。深度学习是机器学习领域的一个研究方向。深度学习通过对数据特征的学习将原始数据转化为计算机可以理解的抽象数据，根据学习到的特征，可以对原始数据进行检测或分类。深度学习有三个组成部分：架构、目标函数和学习规则。架构是模型中数据的连接规则，目标函数用于评估预测结果与真实结果的一致性，是评估深度学习模型输出结果的标准，学习规则是更新模型中参数的方式。制定合理高效的框架，目标函数和学习规则对提高深度学习模型的精度和效率至关重要。本文构建了一个不同类别的菜品或甜点食物数据集，数据集一共 4000 张，采用 ResNet-50 网络模型训练，接下来手把手教你训练、界面设计与实现。
源码不做任何修改，重点重点重点：为了代码