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...
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...
class CIFAR10Record(object): pass 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 接着,在文件中定义一个 read_cifar10() 函数, 用于读取文件队列中的数据.参数是一个队列. 在函数中首先创建一个 CIFAR10Record 类的实例对象 , 属性 height , weight ,depth 分别存储了一幅图像的高度,宽度, 深度...
都在同一个文件夹下。 其中cifar10.py和cifar10_test中包含文件数据集路径,请根据自己的实际情况修改,我这里数据是下载好的,大家可以采用离线的方法,也可以采用在线下载的方法(如果你的数据集路径中没数据,则自动下载. 三、代码解读 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...
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...
刚入门卷积神经网络,在cifar-10数据集上复现了LeNet、AlexNet和VGG-16网络,发现VGG-16网络分类准确率最高,之后以VGG-16网络为基础疯狂调参,最终达到了90.97%的准确率。(继续进行玄学调参,可以更高) 二、VGG-16网络介绍 VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的模型,原文链接:VGG-16论文 该模型在...
Tensorflow实现卷积神经网络分类Cifar-10数据集 数据准备 去官网下载好这些数据。然后解压 导入相关模块 importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpickle %matplotlib inline 写一个类,处理数据。这个类实现了独热标签、返回指定数量训练集、返回测试集...
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...
第10 章 模型的恢复 第11 章 笔者感悟 前言:ResNet网络详解 (1)ResNet网络详解 (2)Pytorch官网对ResNet的定义 第1章 业务领域分析 1.1 业务分析 ReNet原本是针对ImageNet数据集而设计的一个1000分类的网络。
卷积神经网络卷积卷积函数池化池化函数实现卷积神经网络的简例(Cifar-10数据集分类) 相对于全连接神经网络而言,卷积神经网络相对进步的地方是卷积层结构和池化层结构的引入。卷积核类似于全连接神经网络中的权重系数。 卷积卷积的重要特性:稀疏连接:通过将卷积核大小限制为远小于输入的大小来达到,与全连接神经网络相比降低...