在CIFAR-10中,图像仅具有尺寸32x32x3(宽32,高32,3个颜色通道),因此常规神经网络的第一隐藏层中的单个完全连接的神经元将具有32x32x3=3072个权重。这个数量仍然是可控的,但是这个完全连接的网络结构无法扩展到更大的图像。同时,过多的连接不仅是不必要的,而且会很快导致过度拟合。 卷积神经网络注意到了输入是图像...
先前只有自己的游戏本有一块GTX1050的GPU,所以对于官方的卷积神经网络教程,仅仅是按照自己的理解将教程简单化,具体见博客卷积神经网络:CIFAR-10训练和测试(单块GPU),现如今导师提供了具有两块GTX1080TiGPU 的工作站,硬件条件支持了,所以就将此教程完全实现一遍。源码见:https://github.com/skloisMary/cifar10-CNN 1...
官网地址:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 代码下载 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/tutorials/image/cifar10 也可以从我的网盘下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1GyiKrMeMpXALOxuQRn_zsg密码:1a5y 从数据集提取图片 注意要先解压才能从.bin文件中提取 # coding: utf-8...
接下来,我们定义一个简单的卷积神经网络。该网络包含三个卷积层,两个池化层,以及两个全连接层。 importtorch.nnasnnclassConvNet(nn.Module):def__init__(self):super(ConvNet,self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3,32,3, padding=1)self.pool = nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2 = nn.Conv2d...
CNN简介:卷积神经网络最初是为了解决图像识别等问题设计的,现在已经不仅仅是图像和视频,也可以用于时间序列信号,比如音频信号、文本数据等。在早期的图像研究中,最大的挑战如何组织特征,因为图像数据不像其他类型的数据那样可以通过人工理解来提取特征。在深度学习出现之前,我们必须借助SIFT,HOG等算法提取具有良好区分性的...
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
基于卷积神经网络的CIFAR10图像分类 【摘要】 一、CIFAR10数据集介绍 1.1 数据集介绍 CIFAR-10 数据集由10个类别的60000张32x32彩色图像组成,每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次有 10000 张图像。测试批次包含从每个类别中随机选择的...
卷积神经网络 导入数据 cifar10 = datasets.CIFAR10(data_path,train=True,download=True,transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465),(0.2470, 0.2435, 0.2616)) ])) label_map = {0:0,2:1} class_names = ['airplane','bird'] cifar2 = [ (...
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。此数据集中 50000 个样例被作为训练集,剩余 10000 个样例作为测试集。
首先是模型本身,VGG16是一个15年的模型,有些老旧,再一个cifar-10是32x32的图片,经过太多池化层,让本就像素少的可怜的图片信息保留的更少,所以就有一个新的考虑:1、不保留池化层,2、用DepthwiseConv深度卷积,代替部分原本的常规卷积。 常规的卷积操作conv中,对应图像区域中的所有通道均用同一个过滤器,而Depthwis...