imshow(cifar10Data.trainImagesData(:, :, :, randIdx), 'Border', false); title(['Class: ', num2str(cifar10Data.trainLabels(randIdx))]); 三、LeNet-5网络构建 1. 定义网络结构 LeNet-5由多个卷积层、池化层和全连接层组成,以下是MATLAB中的定义方式: layers = [ ... imageInputLayer([32 32...
数据集规模适中,适合用于算法验证和研究。 图像尺寸较小,32x32像素,有助于加快网络训练速度。 包含多个类别,适用于多类别图像分类任务。 CNN在CIFAR-10数据库上的应用: 在CIFAR-10数据库上,CNN被广泛用于目标识别任务。研究人员使用不同的CNN架构、超参数和训练技巧来实现高性能的图像分类模型。通过对CIFAR-10数据集...
于是就快速地手搓了一段MATLAB代码用于测试。界面长这个样子：在测试过程中，程序首先会一张一张图片地展示，然后Karpathy会按下0-9（10个键），对应这张图他所认为的类别（10个分类）。在经过了不知道多长时间之后，Karpathy终于完成了400张图片的分类，准确率为94%左右。那么，为什么不是100%呢？Karpathy：...
图像尺寸较小,32x32像素,有助于加快网络训练速度。 包含多个类别,适用于多类别图像分类任务。 CNN在CIFAR-10数据库上的应用:在CIFAR-10数据库上,CNN被广泛用于目标识别任务。研究人员使用不同的CNN架构、超参数和训练技巧来实现高性能的图像分类模型。通过对CIFAR-10数据集进行训练,CNN可以自动地学习到各种特征,并实...
三、matlab程序 四、仿真结论 一、理论基础 基于支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的训练学习算法,其主要原理是通过统计学理论,使得其具备以较少数量的训练数据样本来完成分类器的训练。而传统的基于神经网络的学习理论,往往需要较大数量的样本作为训练数据,因此传统的神经网络学习...
实验采用的是CIFAR-10 图像数据库,一共包括60000幅32x32 彩色图像。这些图像分为10类,每类6000幅。整个数据库分为五个训练包和一个测试包,每个包一万幅图像,所以一共5万幅训练图像,1万幅测试图像。 测试包中,每个类包括1000幅图像,随机排序。而5个训练包合在一起,每类包括5000幅图像。类的标记为:airplane、...
下面在matlab下试验logistic回归分类,包括二分类以及多分类。 首先是样本的选择,这个样本曾经在 聚类之详解FCM算法原理及应用 机器学习之实战朴素贝叶斯算法 将数据存为txt保存到matlab工作目录下。 先进行二分类,样本还是这个,不过将里面1,2类或者2,3类或者1,3类的数据提取出来,单单对这两个类分类。
CIFAR-10 Matlab version 175 MB 70270af85842c9e89bb428ec9976c926 CIFAR-10 binary version (suitable for C programs) 162 MB c32a1d4ab5d03f1284b67883e8d8753 自己使用的是二进制版本,下载后解压即可; batches.meta.txt:标签内容 data_batch_1...5.bin为训练集,每个文件10000张图像; test...
于是就快速地手搓了一段MATLAB代码用于测试。 界面长这个样子: 在测试过程中,程序首先会一张一张图片地展示,然后Karpathy会按下0-9(10个键),对应这张图他所认为的类别(10个分类)。 在经过了不知道多长时间之后,Karpathy终于完成了400张图片的分类,准确率为94%左右。
于是就快速地手搓了一段MATLAB代码用于测试。 界面长这个样子: 在测试过程中,程序首先会一张一张图片地展示,然后Karpathy会按下0-9(10个键),对应这张图他所认为的类别(10个分类)。 在经过了不知道多长时间之后,Karpathy终于完成了400张图片的分类,准确率为94%左右。