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', metrics=['sparse_categorical_accuracy'])#fithistory=model.fit(x_train, y_...
首先是模型本身,VGG16是一个15年的模型,有些老旧,再一个cifar-10是32x32的图片,经过太多池化层,让本就像素少的可怜的图片信息保留的更少,所以就有一个新的考虑:1、不保留池化层,2、用DepthwiseConv深度卷积,代替部分原本的常规卷积。 常规的卷积操作conv中,对应图像区域中的所有通道均用同一个过滤器,而Depthwis...
另外由于卷积操作时特殊的线性变换,所以在卷积层的结果传递到池化层前,需要进行去线性化处理,常用的有 Relu 函数。 搭建简单的卷积神经网络实现 Cifar-10 数据集分类 1. 数据集概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题,其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类,这些图像涵盖了10个类别: ...
# # cifar10模块中预定义下载路径的变量data_dir为'/tmp/cifar10_eval',预定义如下: # # tf.app.flags.DEFINE_string('data_dir', './cifar10_data', # # """Path to the CIFAR-10 data directory.""") # # 为了方便,我们将这个路径改为当前位置 # FLAGS.data_dir = './cifar10_data' # #...
首先我们讲一下epoch的概念:一个epoch就是将所有的训练数据都输入神经网络,并完成前向传播、反向传播、参数更新的过程。比如我们使用Cifar-10数据集进行训练的时候,训练数据包含于5个bin文件中,每个bin文件有10000张32*32图像,因此总共有5*10000张训练图像,当我们把这5*10000张训练图像都输入网络并完成训练的过程,就...
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...
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 classCifar:def__init__(self, onehot = False):self.debug =Falseself.onehot= onehot self.CIFAR ='./CIFAR/10/'self.current_batch_lib =1self.current_batch_idx_start =0self.label_name = np.load(self.CIFAR +"batche...
基于libtorch的LeNet-5卷积神经网络实现 LeNet-5网络地总体结构如下,详细请参考上方地链接。 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、...