在Kaggle的Cifar10比赛上,我训练的模型在300,000的超大Cifar10数据集上依然可以达到95.46%的准确率: 1Cifar10数据集 Cifar10数据集由10个类的60000个尺寸为32x32的RGB彩色图像组成,每个类有6000个图像, 有50000个训练图像和10000个测试图像。 在使用Pytorch时,我们可以直接使用torchvision.datasets.CIFAR10()方法获取...
测试验证的时候则没有这个限制,既可以batch批量测试(将多个样本同时输入网络),也可以每次只将一个样本输入网络,两者的区别在于以batch测试的方式测试完10000张图像所花时间更少。 之前我们都是训练完所有epoch之后再使用模型对测试集进行分类,并查看准确率。为了在训练过程中实时观察测试集分类准确率的变化情况,我们现在...
CIFAR-10数据集包括由10个类别的事物,每个事物各有6000张彩色图像,每张图片的大小是32*32。 整个数据集被分成了5个训练集和1个测试集,各有10000张图片,即50000张图片用于训练,10000张图片用于测试(交叉验证)。 下载数据 注意:默认用$CAFFE_ROOT表示caffe的根目录。 输入指令: cd $CAFFE_ROOT ./data/cifar10/g...
所选数据集为Cifar-10,该数据集共有60000张带标签的彩色图像,这些图像尺寸32*32,分为10个类,每类6000张图。这里面有50000张用于训练,每个类5000张,另外10000用于测试,每个类1000张。 训练策略如下: 1.优化器:momentum=0.9 的 optim.SGD,adam在很多情况下能加速收敛,但因为是自适应学习率,在训练后期存在不能收...
分类层:隐藏层单元数10,激活函数softmax。 参数初始化:所有权重向量使用random_normal(0.0, 0.001),所有偏置向量使用constant(0.0), 使用cross entropy作为目标函数,使用Adam梯度下降法进行参数更新,学习率设为固定值0.001。 训练5000轮,观察到loss变化曲线、训练集准确率变化曲线和验证集准确率变化曲线如图2。测试集准...
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。
其中,CIFAR-10数据集是一个广泛使用的基准数据集,包含了10个不同类别的彩色图像。本文将介绍如何使用深度学习模型构建一个图像识别系统,并以CIFAR-10数据集为例进行实践和分析。文章中会详细解释代码的每一步,并展示模型在测试集上的准确率。此外,还将通过一张图片的识别示例展示模型的实际效果。通过阅读本文,您将...
CIFAR-10数据集由60000张3×32×32的 RGB 彩色图片构成,共10个分类。50000张训练,10000张测试(交叉验证)。这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体,而且应用于多分类,是非常经典和常用的数据集。 这个数据集网上可以下载,我直接给大家下好了,放在云盘里,需要的自行领取。
Cifar10数据集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...
实现:WRN28-4对CIFAR-10数据集的分类 测试集准确度:95.3% 实现框架pytorch 数据增强方法:Normalize+Fix等 训练次数:200 阶段学习率[0-200]:smooth_step(10,40,100,150,epoch_s) 优化器optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=smooth_step(10,40,100,150,epoch_s), momentum=0.9,weight_decay...