cifar10_dataset_folder_path='../datas/cifar-10-batches-py'ifos.path.exists(cifar10_dataset_folder_path):#os.path.exists 判断括号里的文件是否存在的意思,括号内的可以是文件路径。存在输出Ture,不存在输出Falseprint('yes')defexplore_data():#探索一下数据,第五批次中第1001个样本的信息batch_id = 5...
针对本模型使用CIFAR-10数据集进行试验测试,部分样例如图3所示。 使用CIFAR-10数据集结合Rmsprop优化方法训练该网络,把所有训练集中的图像训练一遍为一个周期(epoch)。在训练100个周期后,训练过程准确率变化如图4所示。 在训练过程中每一个周期都会计算训练数据集和测试数据集的准确率,可以看出在40个周期之前,测试集的...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种常用于计算机视觉任务的深度学习模型。Cifar10是一个常用的图像分类数据集,包含10个不同类别的60000个32x32彩色图像。本文将介绍如何使用CNN来对Cifar10数据集进行分类,并提供代码示例。 卷积神经网络简介 CNN是一种由多个卷积层、池化层和全连接层组成的神经网络。
基于CNN的CIFAR10图像分类 完整代码如下: cifar10教程补充内容 更优选的网络,类似VGG 这个网络比前面那个准确率更高一些. 显示图片及标签 显示一些训练集中的照片: 显示预测结果和实际结果:
函数load_CIFAR10函数传入的值为cifar10数据的加载的相对目录,读出数据后还要对10类标签进行one-hot编码,以供后来的softmax分类处理。该函数返回值分别为训练集图像、训练集标签、测试集图像、测试集标签,他们的索引值一一对应。 创建模型 TensorFlow基于数据流图的框架,首先定义模型之前要将各个节点表示成某种抽象的计算...
图中紫色部分为卷积层,红色部分为全连接层,模型图与代码一一对应 与最初的LeNet5网络结构相比,这里做了一点微调,输入图像尺寸为32*32*3,以适应CIFAR10数据集。池化层均采用最大池化,以保留边缘特征 class LeNet5(Model): def __init__(self): super(LeNet5, self).__init__() self.c1 = Conv2D(filt...
本文提出了一种用于图像分类的卷积神经网络模型,针对传统卷积神经网络出现的过拟合问题,使用不同的池化方式和dropout技术,优化了网络结构,提高了模型的图像分类性能,在CIFAR-10数据集上取得较好的分类效果。 参考文献 [1] LECUN Y,BENGIO Y,HINTON G.Deep learning[J].Nature,2015,521(7553):436-444. ...
mv cifar-10-python.tar.gz /home/aistudio/data --2023-06-22 19:30:10-- http://ai-atest.bj.bcebos.com/cifar-10-python.tar.gz Resolving ai-atest.bj.bcebos.com (ai-atest.bj.bcebos.com)... 182.61.200.229, 182.61.200.195, 2409:8c04:1001:1002:0:ff:b001:368a Connecting to ai-a...
这段代码加载了CIFAR-10数据集,该数据集包含10个不同的图像分类,每个分类有6000张32x32像素的彩色图像。然后将图像像素值缩放到0-1之间,并建立了一个三层卷积神经网络模型。该模型在训练集上进行了10个epoch的训练,并在测试集上进行了评估。最后,使用matplotlib库可视化了训练过程中损失和准确率的变化。
本文中,我会根据下大家image classification常用的cnn模型,针对cifar10(for 物体识别),mnist(for 字符识别)& ImageNet(for 物体识别)做一个model 总结。 本文不讲coding(coding请见Convolution Neural Network (CNN) 原理与实现篇) 本文不涉及公司内部资料,纯公开资料汇总 ...