CIFAR-10原始数据分为5个训练包,以unint格式存储在.mat格式文件中。在本实验中,先5个训练包合并,并用double()函数将其转换double型,以便后续处理。 本实验先用PCA(主成分分析)对训练集与测试集进行降维与白化处理,然后使用带有一个隐藏层的3层神经网络进行有监督学习,对CIFAR-10图像数据库进行十个类别的分类。
4. 实验结果 4.1 网络搜索与测试 我们在 CIFAR10 和 ImageNet 上做了网络结构搜索,并将搜索到的网络结构在 ImageNet 数据集的移动设定下进行了验证,实验结果如表 1(CIFAR10)和表 2(ImageNet)所示。搜索出的结构如图 2 所示。 PC-DARTS 在 CIFAR10 上仅仅利用 0.1GPU 天就搜索到 2.57% 测试错误率的结构,...
plt.show() #显示最终的图相框; 三、实验结果 输出的10张测试图像: 2. 测试准确率的截屏显示: 3. 结果分析: 本次10张测试图片文件名依次为0.jpg、1.jpg …… 9.jpg,其中,0号、3号、8号和9号是猫的图片,其余6张是狗的图片; 通过训练出的vgg16dogcat.h5模型数据对以上10张图片进行识别分析,识别结果...
根据博主【深度学习】Cifar-10-探究不同的改进策略对分类准确率提高的实验, 数据白化(图像归一化), 翻转和截取. 当然其实课程已经帮我们做好了normalize这一基本步骤. 我首先从最简单的裁切和翻转开始. 参照其他博客,这里我们这样修改: transform_train = T.Compose([ T.ToTensor(), T.Normalize((0.4914,0.4822,...
数据规模: CIFAR10数据集共有60000个样本,每个样本都是一张32*32像素的RGB图像(彩色图像)。 数据集划分:60000个样本被分成了50000个训练样本和10000个测试样本。 类别内容: CIFAR10中有10类物体,标签值分别按照0~9来区分,他们分别是飞机( airplane )、汽车( automobile )、鸟( bird )、猫( cat )、鹿( deer...
这次我们要实现的模型为CNN,将利用pytorch在数据集CIFAR-10上进行图像分类。 课程的助教打乱了数据集,并且已经分为了测试、验证、以及训练集,我们的任务就是编写模型,训练后在测试集上做出结果并提交 以下为已经给出的实验代码框架: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimport...
(60000, 10) 图像分类 ①卷积神经网络中,卷积层有助于检测图像中的区域分布。最大池化层位于卷积层之后,有助于减小维数。下面是一个图像分类的例子。在图像分类之前,先将所有图像转成标准大小。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。
Cifar-10实验报告（90%+准确率）Cifar-10实验报告（90%+准确率）实验内容：使⽤pytorch对cifar10进⾏分类。代码流程：1. CIFAR-10的下载及录⼊。2. 数据预处理（归⼀化，标准化）3. 定义⽹络 3层卷积层和池化层，4层全连接层。最⼤池化层步长为2。代码如下：self.conv1 = nn.Conv2d( 3, 15...
MOOC CIFAR10案例卷积神经网络实践 卷积神经网络实验 一、实验要求 在计算机上验证和测试Pytorch卷积神经网络对树叶分类的效果,测试卷积神经网络的训练效果,同时查阅相关资料。 实验目的 1、掌握PyTorch的基本使用; 2、掌握PyTorch的卷积神经网络; 3、掌握PyTorch的图像分类训练流程;...
Cifar-10实验报告(90%+准确率).pdf,Cifar-10实验报告 (90%+准确率) 实验内容 :使⽤pytorch对cifar10进⾏分类 代码流程 : 1. CIFAR- 10的下载及录⼊ 2. 数据预处理 (归⼀化,标准化) 3. 定义⽹络 3层卷积层和池化层,4层全连接层 最⼤池化层步长为2 代