CIFAR-10是一个用于图像识别的10分类彩色数据集,每张图片32x32的像素,每种对应有6000张图片,共60000张的数据中50000张训练集和10000张测试集 The CIFAR-10 dataset consists of 60000 32x32 colour images in 10 classes, with 6000 images per class. There are 50000 training images and 10000 test images. T...
x = F.relu(self.fc2(x)) #卷积神经网络的特征层经过第二次全连接层操作,然后再通过relu层激活 x = self.fc3(x) #卷积神经网络的特征层经过最后一次全连接层操作,得到最终要分类的结果(10类标签) returnx net = Net() # 打印网络结构 print(net) 其中包含两个卷积层、两个池化层和两个全连接层。 ...
一、VGGNet概述 VGGNet(Visual Geometry Group Network)是由牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的深度卷积神经网络架构,它在2014年的ImageNet图像分类挑战中取得了优异的成绩。VGGNet之所以著名,一方面是因为其简洁而高效的网络结构,另一方面是因为它通过深度堆叠的方式展示了深度卷积神经网络的强大能力。 VGGN...
model.add(layers.Dropout(rate=0.1))#unit 3model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(128,activation='relu')) model.add(layers.Dense(num_classes,activation='softmax')) model.summary()#train the model using ADAMmodel.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', m...
plt.subplot(1,10,i+1) plt.imshow(x_train[i]) plt.show() 使用keras.Model搭建网络结构类 class BaseLine(Model): def __init__(self): super(BaseLine,self).__init__() self.c1 = Conv2D(filters=6,kernel_size=(5,5),padding='same')#6个卷积核,每个尺寸为5*5,使用全零填充,步长默认为...
cifar10_test是CNN的代码,代码是对原来官方的代码进行了修改,我对其中模型的各个层数添加了代码的注释,方便阅读与理解CNN层数的变化,并且我添加了一个卷积层与池化层。 #!D:/workplace/python # -*- coding: utf-8 -*- # @File : cifar10_test.py ...
用简单卷积神经网络实现Cifa -10 数据集的分类 实现卷积神经网络的简例 相较于全连接神经网络而言,卷积神经网络相对进步的地方就是卷积层结构和池化层的引入,这两次都是卷积神经网络的重要组成部分。 卷积神经网络的一般框架 上图展示了一个简单的图像分类的卷积神经网络的架构图。
CIFAR-10图像分类案例的TensorFlow卷积神经网络实现 不干涩地讲深层次理论和算法,也不是纯粹介绍TensorFlow的编程。而是针对大多数潜在学员的特点(有基本的编程能力,对开发人工智能应用感兴趣,学过一些基本概率统计和线性代数,但谈不上有深厚的数学功底和人工智能理论
1.Cifar-10数据集介绍 Cifar-10是一个专门用于测试图像分类的公开数据集,其包含的彩色图像分为10种类型:飞机、轿车、鸟、猫、鹿、狗、蛙、马、船、货车。且这10种类型图像的标签依次为0、1、2、3、4、5、6、7、8、9。 该数据集分为Python、Matlab、C/C++三个不同的版本,顾名思义,三个版本分别适用于...
Cifar-10是一个专门用于测试图像分类的公开数据集,其包含的彩色图像分为10种类型:飞机、轿车、鸟、猫、鹿、狗、蛙、马、船、货车。且这10种类型图像的标签依次为0、1、2、3、4、5、6、7、8、9。 该数据集分为Python、Matlab、C/C++三个不同的版本,顾名思义,三个版本分别适用于对应的三种编程语言。因为...