这个例子实现了一个卷积神经网络(CNN),用于处理图像分类任务(例如MNIST手写数字识别)。该网络包含卷积层、池化层、全连接层以及使用了ReLU激活函数和批量归一化层。 View Code 解释 卷积神经网络(ConvNet):定义了一个包含两个卷积层、两个批量归一化层、两个池化层、两个全连接层和一个Dropout层的卷积神经网络。 ...
MNIST数据集样例数目较多且为图片信息,近些年随着深度学习技术的发展,对于大多数视觉任务,通过构造并训练卷积神经网络可以获得更高的准确率,本章将基于PyTorch框架完成网络的训练以及识别的任务。 02 卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)是深度神经网络中的一种,其受生物视觉认知机制启发而来,神经元之间使用类似动物视觉皮层组...
由于最大池化更适合发现图像边缘等重要特征,适合图像分类任务。 最大池化层通常位于卷积层之后,用于缩小输入的 x-y 维度 。 通常的“线性+dropout”层可避免过拟合,并产生输出10类别。 下图中,可以看到这是一个具有2个卷积层的神经网络。 卷积层的输出大小 ...
从上面的图像可以看到,我们的数据呈现月牙的形状,这种形状的数据直接使用k-means聚类是不能区分的,下面我们来搭建神经网络来实现以下数据的分类; 我们首先把要使用到的库进行导入: 网络一(使用ReLU作为激活函数、三层) 下面开始介绍第一个模型,由于后面每个模型的代码内容基本差不多,即定义优化器,损失函数,训练绘图那...
卷积神经网络(也称为 CNN 或 ConvNet)由 Yann LeCun 于 20 世纪 80 年代提出,至今已取得长足进步。基于 CNN 的架构不仅用于简单的数字分类任务,还被广泛用于许多深度学习和计算机视觉相关任务,例如对象检测、图像分割、注视跟踪等。本文将使用 PyTorch 框架在流行的 CIFAR-10 数据集上实现基于 CNN 的图像分类器...
PyTorch实战: 使用卷积神经网络对照片进行分类 本文任务 我们接下来需要用CIFAR-10数据集进行分类,步骤如下: 使用torchvision 加载并预处理CIFAR-10数据集 定义网络 定义损失函数和优化器 训练网络并更新网络参数 测试网络 对卷积不了解的同学建议先阅读 10分钟理解深度学习中的卷积...
该层是正规的神经网络,其主要作用是对卷积层提取出来的特征进一步提取高层次的特征。通过将卷积层的特征进行合并或者取样,提取出其中具有区分性的特征,从而达到分类的目的。在全连接层中,常用softmax 逻辑回归来进行分类识别图像。softmax 逻辑回归分类方法主要用于多分类问题。在构建分类器的过程中,一般还采用正则化...
通过博主通过TensorFlow、keras、pytorch进行训练同样的模型同样的图像数据,结果发现,pyTorch快了很多倍,特别是在导入模型的时候比TensorFlow快了很多。合适部署接口和集成在项目中。 自动化学习。 pytorch 收藏该文 微信分享 洺剑残虹 粉丝- 36 关注- 8 +加关注 0 上一篇: Oracle 自增序列的生成 下一篇...
一.使用PyTorch编写卷积神经网络 使用Pytorh编写卷积神经网络,一般需要导入以下模块: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import torchvision.transforms as transforms import torchvision.datasets as datasets ...
在PyTorch中构建自己的卷积神经网络(CNN)的实践教程 我们将研究一个图像分类问题——CNN的一个经典和广泛使用的应用 我们将以实用的格式介绍深度学习概念 介绍 我被神经网络的力量和能力所吸引。在机器学习和深度学习领域,几乎每一次突破都以神经网络模型为核心。