基于CNN的CIFAR10图像分类 完整代码如下: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data.sampler import SubsetRandomSampler import torchvision import torchvision.transforms as transforms import numpy as np import time from matplotlib...
之后实验中我们将训练一个CNN,然后对CIFAR-10图像分类。(60000幅32*32彩色图像数据集,10个类别,每类6000幅图像。 ②训练CNN时我们不希望根据图像大小、角度和位置改变模型的预测结果。为了使模型对图像大小、反向不敏感,可以将不同大小、不同角度的图像加入数据集。这个过程较图像数据增强,有助于过拟合。但这样可能...
AlexNet 可以说是具有历史意义的一个深层网络结构,在此之前,深度学习已经沉寂了很长时间,自 2012 年 AlexNet 诞生之后,后面的 ImageNet 冠军都是用卷积神经网络(CNN)来做的,并且层次越来越深,使得CNN成为在图像识别分类的核心算法模型,带来了深度学习的大爆发。本文将详细讲解 AlexNet 模型及使用 Keras与Tensorflow ...