在前文中,我们搭建了Alexnet网络并用于Cifar-10数据集的训练与分类,可是对验证数据分类的准确率只达到56.59%,这个准确率对于比Lenet-5网络更复杂的Alexnet网络来说并不理想,在本文中,我们将在前文的基础上,尝试采取一些措施来提高网络对Cifar-10数据集分类的准确性。 基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Alexnet...
得到分类结果如下，可以看到对测试集分类的准确率达到了94.15%，相比之前提升了很多。
CIFAR10 pytorch ResNet34 Train: EPOCH:150, BATCH_SZ:128, LR:0.1, ACC:92.64 train spend time: 2:22:26.691364 运行150个迭代,每个迭代耗时54秒,准确率提升了7%,达到92.6%。准确率变化曲线如下:
CIFAR10 pytorch ResNet34 Train: EPOCH:200, BATCH_SZ:128, LR:0.1, ACC:85.38 train spend time: 3:11:21.618257 运行200个迭代,每个迭代耗时54秒,准确率提升了5%,达到85%。准确率变化曲线如下:
测试准确率提升到了 94.3%,因此可以进一步缩减 epoch。13 个 epoch 训练使得模型的测试准确率达到了 94.1%,训练时间低于 34s,比该系列开始时的单 GPU 水平提高了 10 倍。 降低测试时间(26 秒) 前面主要都是降低训练时间,但最后的测试过程也能做进一步的优化而降低所需时间。这里,研究者主要应用了测试状态增强(...
使用更高的学习率有助于在相同时间内更好地探索参数空间,提高网络的性能。 class LeNet5(nn.Cell): # 定义算子 def __init__(self, num_class=10, num_channel=3): super(LeNet5_2, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(num_channel, 16, 3, stride=1, pad_mode='pad', padding=1,...
说明了整个cifar-10数据集所包括的10个事物类别。 batches.meta.txt 图片格式转换 输入指令: cd $CAFFE_ROOT ./examples/cifar10/create_cifar10.sh 1. 2. 之后会在目录下生成三个文件: cifar10_test_lmdb:测试集的lmdb文件 cifar10_train_lmdb:训练集的lmdb文件 ...
有人声称「解决了」MNIST与CIFAR 10，实现了100%准确率 机器之心报道机器之心编辑部这不是数据泄露了吧？MNIST 识别的准确率已经卷上 100% 了？近日，预印版平台 arXiv 中的一篇论文《Learning with Signatures》引起了人们的关注。在这项工作中，作者研究了在学习环境中使用 Signature Transform。该论文提出了一...
51CTO博客已为您找到关于CIFAR10 CNN 实现top 准确率 pytorch的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及CIFAR10 CNN 实现top 准确率 pytorch问答内容。更多CIFAR10 CNN 实现top 准确率 pytorch相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人