1.cifar10数据集介绍 2.cifar10数据集读取 3.卷积神经网络搭建 3.1使用class声明网络结构 使用 Sequential 可以快速搭建网络结构,但是如果网络包含跳连等其他复杂网络结构,Sequential 就无法表示了。这就需要使用 class 来声明网络结构。 3.2卷积神经
我们可以使用PyTorch定义一个简单的卷积神经网络用于CIFAR-10分类任务。 importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)self.pool=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)self.fc1=nn.Linea...
去掉print(x.cpu().numpy().shape)后 3.在小型全连接网络上训练(Fully-connected network) 4.在卷积神经网络上训练 通过上面的测试结果发现,含有相同参数的 CNN 效果要明显优于简单的全连接网络,是因为 CNN 能够通过卷积和池化更好的挖掘图像中的信息 5. 打乱像素顺序再次在两个网络上训练与测试 下面代码展示随...
CIFAR10数据集分类准确率排行 Baseline 搭建一个一层卷积(使用6个5*5的卷积核,步长是1,使用全零填充;2*2的池化核,使用最大池化,池化步长是2,使用全零填充)、两层全连接(分别是128个神经元和10个神经元-因为CIFAR10是十分类)的网络 利用tf.keras.Sequential模型 以及class定义 两种方式都可以构建上图的基础CNN...
线性代数,全连接神经网络,pytorch张量的运算(view, unsqueeze...) 章节目录: 1. 理解卷积 1.1 为什么采用卷积 1.2 卷积是什么 1.3 卷积核是什么? 1.4 Padding 1.5 Pooling(池化) 2. 数据预处理 2.1 数据下载 2.2 转换张量&数据标准化 2.3 飞机&小鸟 3. 卷积神经网络模型搭建 3.1 双层卷积层(nn.Sequential) ...
卷积神经网络拟合非线性函数 卷积神经网络cifar10 先前只有自己的游戏本有一块GTX1050的GPU,所以对于官方的卷积神经网络教程,仅仅是按照自己的理解将教程简单化,具体见博客卷积神经网络:CIFAR-10训练和测试(单块GPU),现如今导师提供了具有两块GTX1080TiGPU 的工作站,硬件条件支持了,所以就将此教程完全实现一遍。源码见...
网络的TensorFlow实现 Google最近开源的机器学习框架TensorFlow可用帮助我们快速地实现一个卷积神经网络来实现对CIFAR-10的识别。接下来我们将一步一步详细说明网络的具体实现。 网络架构 我们的网络包含一个输入层、两个卷积层、两个激活层、两个池化层以及两个全连接层,具体组成如下所示: ...
CIFAR-10使用卷积神经网络(CNN)进行分类。CNN是深度学习中的一种强大类型的神经网络,它可以学习图片中的特征和模式。CNN通过学习建立了一个多层次的模型,使其可以在层次结构中自动检测出输入的特征,从而更加准确地进行分类。CNN的输入数据是一系列卷积和池化层的输出,即卷积层和池化层的组合。 在训练CNN的时候,我们...
1.2 卷积层 提到卷积层,就必须讲一下卷积神经网络。我们在第一讲的最后部分提高深度学习模型预测的准确性部分,提了一句 “使用更复杂的深度学习网络,在图片中挖出数以百万计的特征”。这种“更复杂的神经网络”,指的就是卷积神经网络。卷积神经网络相比之前基于 Dense 层建立的神经网络,有所区别之处在于,卷积神经网...
for j in cifar10_classes: print(labels[0]) ### 第二步 构建卷积神经网络 ### cfg = {'VGG16':[64,64,'M',128,128,'M',256,256,256,'M',512,512,512,'M',512,512,512,'M']} class VGG(nn.Module): definit(self,net_name): super(VGG,self).init() 构建卷积网络的卷积层和池化...