View Code 深度神经网络特性: 很多层: compositionality 卷积: locality + stationarity of images 池化: Invariance of object class to translations 1.加载数据(MNIST) 加载数据 显示数据集中的部分图像 plt.figure(figsize=(8, 5))表示figure的长、宽(单位inch) plt.imshow(image.squeeze().numpy(),'gray')g...
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...
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。
https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py 数据集简介 CIFAR10数据集总共包含10个类别,每张图片为3通道的RGB图片,大小为32x32像素。 数据集下载与预处理 使用torchvision.datasets可以下载经典数据集,设置下载路径root和download=True,电脑会自动...
前面我们用TensorFlow2.0种的keras框架建立了简单的神经网络对MNIST数据集进行分类,这次我们使用卷积神经网络对CIFAR10 数据集进行分类 CIFAR10 数据集包含 10 类,共 60000 张彩色图片,每类图片有 6000 张。此…
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...
对CIFAR-10简单分类的神经网络搭建 CIFAR-10 数据集简介 CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图 片:飞机( a叩lane )、汽车( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、鹿( deer )、狗( dog )、...
图3Cifar10数据集示例整体架构上,VGG的一大特点是在卷积层中统一使用了3×3的小卷积核和2×2大小的小池化核,层数更深,特征图更宽,证明了多个小卷积核的堆叠比单一大卷积核带来了精度提升,同时也降低了计算量。以VGG-16网络为基础疯狂调参,最终达到了90.97%的准确率。训练代码### 第一步 载入数据###im...
CIFAR-10数据集包含50,000个训练图像和10,000个测试图像。所有图像的大小都是32x32像素,每个像素由RGB三个通道组成。CIFAR-10数据集中的类别包括:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。 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...
Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集(MNIST是黑白数据集),其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别(如图3所示),且每个类中包含了1000张图片。整个数据集中包含了60000张32×32的彩色图片。该数据集被分成50000和10000两部分,50000是training set,用来做训练;10000是test set,用...