我们可以看出,32*32尺寸的彩色图片是不够清晰的,所以相比于MNIST数据集,cifar 10 数据集更为复杂,但利用卷积神经网络进行计算的话,准确率大概是全连接层的两倍,这就是为什么卷积神经网络比全连接网络更受欢迎的原因。 2、数据导入 方法一:使用如下代码就可以直接导入 import tensorflow as tf (x, y), (x_test...
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...
super().__init__()#特征提取网络self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)#第一层卷积,卷积核大小为3*3self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)#设置池化层,池化核大小为2*2self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3)#第二层卷积,卷积核大小为3*3self.pool2 = nn.MaxPool...
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 = [ (...
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...
步骤1:使用torchvision来加载和标准化CIFAR10训练和测试数据集 步骤2:使用pytorch框架定义一个卷积神经网络CNN步骤3:定义一个损失函数 步骤4:在训练数据集上训练网络 步骤5:在测试数据集上测试网络 步骤6:在不同的类上测试网络 二、重点问题: 1、如何下载数据: ...
cifar-10的图像数据是一个32*32*3的图像,里面一共有50000张图并分为10个类别。此次作业主要运用简单的卷积神经网络来对50000张图训练并选出1000张来预测。 卷积神经网络与传统神经网络相比,多了卷积层,池化层,dropout,其目的就是减少参数的数量从而实现网络的深度,利用dropout等方法降低过拟合,最终达到传统神经网络...
self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)# 同样是卷积层 self.fc1=nn.Linear(16*5*5,120)# 接着三个全连接层 self.fc2=nn.Linear(120,84)self.fc3=nn.Linear(84,10)defforward(self,x):# 这里定义前向传播的方法,为什么没有定义反向传播的方法呢?这其实就涉及到torch.autograd模块了, ...
在计算机视觉领域中,CIFAR-10数据集是一个经典的基准数据集,广泛用于图像分类任务。本文将介绍如何使用PyTorch框架构建一个简单的卷积神经网络(CNN),并在CIFAR-10数据集上进行训练和评估。通过本文,您将了解到数据预处理、模型定义、训练过程及结果可视化的完整流程。
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: ...