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
使用Pytorch通过卷积神经网络实现CIFAR10数据集的分类器 引言 在本次实验中,会使用Pytorch来实现一个卷积神经网络,之后对CIFAR-10数据集进行训练,保存训练模型参数,绘制loss图并保存,使用训练得到的模型对训练集与测试集的数据进行准确率测试,并将多次训练后得到的测试结果记录到对应的csv文件中。 CIFAR-10数据集 CIFAR...
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')gray取灰度图。 2.创建网络 定...
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卷积神经网络搭建 代码 importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfrommatplotlibim...
定义卷积神经网络 卷积层nn.Conv2d,最大池化层nn.MaxPool2d,数值不做具体分析。 注意里面有个view的小技巧x.view(-1, 16 * 5 * 5),-1代表让程序自行进行计算填充。 代码语言:javascript 复制 importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassMyNet(nn.Module):def__init__(self):super(MyNet,self)...
self.fc1:这是第一个全连接层,它将卷积层的输出展平为一维向量,然后连接到具有120个神经元的全连接层。 self.fc2:这是第二个全连接层,具有84个神经元。 self.fc3:最后一个全连接层,具有10个神经元,对应于CIFAR-10数据集中的10个类别。 class Net(nn.Module)::这里定义了一个名为Net的神经网络类,它继...
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…
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: ...
cifar10 卷积、池化输出大小计算公式cifar10卷积、池化输出大小计算公式 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种常用于图像识别和计算机视觉任务的深度学习模型。在CNN中,卷积层和池化层是两个重要的组成部分。在进行卷积和池化操作时,需要计算输出的大小,这里我们将介绍cifar10数据集下的卷积和池化输出的...
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。