本文探讨了图像分类模型在处理扭曲图像时的表现。研究发现，Teachable Machine在常规图像上表现良好，但在非常规输入时准确率下降；而ResNet-50在叠加图像上表现出色，但在极度模糊情况下分类失败。这些结果强调了理解模型局限性的重要性，以提高实际应用中的图像分类可靠性。

Teachable Machine和MicroBlocks无线编程结合，让AI模型对现实世界产生影响。产品形态简单而强大，适合演示和入门体验项目。保证隐私安全。