今天将分享kaggle系列挑战赛之病毒性肺炎，细菌性肺炎多分类的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
一、比赛介绍
数据下载来自kaggle挑战赛，数据组成由正常肺，病毒性肺炎，细菌性肺炎组成。可以下载训练数据和测试数据，测试数据一共300例，训练数据一共有4148例。
二、技术路线
1、加载csv文件，读取X光图像和对应标签值。
2、将训练数据分成9：1分成网络训练数据，验证数据，测试集。
3、对所有的图像进行统一缩放处理，大小统一大小是256x256，图像归一化，用均值是0和方差是1的方式进行归一化。
4、网络采用的是VGG16网络结构，损失是交叉熵，学习率是0.001，droupout是0.5，epoch是20，batchsize是64。
5、训练结果
训练损失函数结果：
训练精度函数结果：
验证损失函数结果：
验证精度函数结果：
6、测试结果
三组ROC曲线及数值
标签0与其他标签
标签1与其他标签
标签2与其他标签
混淆矩阵：
分类指标：
precision recall f1-score support
0.0 1.00 0.60 0.75 100
1.0 0.96 0.78 0.86 100
2.0 0.62 0.99 0.76 100
avg / total 0.86 0.79 0.79 300
为了方便大家更高效地学习，后期会将相关项目代码更新到github上，点击原文链接即可访问官方比赛网址，可以直接下载训练和测试数据。
如果大家觉得这个项目还不错，希望大家给个Star并Fork，可以让更多的人学习。如果有任何问题，随时给我留言我会及时回复的。
