三、如果你要用機器學習模式來訓練你的系統辨識圖片中的狗，請敘述主要的 作業過程。（25 分）

選擇使用CNN(卷積神經網路)來判斷，因為在CNN在處理圖片上有較好的表現。使用監督式學習來訓練模型。
1. 蒐集資料: 蒐集大量的圖片，包含有狗的圖片或是沒有狗的圖片，例如其他動物的圖片。
2. 將資料標示(Label): 標示每張圖片，標出每張圖片是有狗或沒有狗，如同為每個問題提供答案
3. 分成訓練資料集(Training Data Set)與測試資料集(Testing Data Set): 將資料分為兩群，一群是訓練用，另一群拿來測試訓練結果
4. 初始模型: 初始化一個CNN模型，預先設定好需要的類神經網路層數，並隨機設定參數。
5. 訓練階段: 將訓練資料集的圖片當作模型的輸入，輸出就是判斷圖片中的狗的結果，並且跟輸入圖片的標示比較，比較結果回饋到模型中，調整參數。
6. 測試: 將前一階段訓練好的模型拿來測試，用測試資料集來測試，檢驗模型的辨識結果，並與實際的標示比較，可以算出正確率，分析訓練成果。

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