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...
在本文中,我们的目的是用 pytorch 创建基于 CIFAR-10 数据集的图像分类器。 CIFAR-10 有 50000 张训练图片,10000 张测试图片,总共 10 个类别,分别是 ‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’ CIFAR-10 图片的尺寸是 32x32x3,...
二、CIFAR-10图片分类准确率网站 博客对应课程的视频位置:
CIFAR-10数据集是图像分类领域经典的数据集,由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理得到,一共包含10个类别的 RGB彩色图片:飞机( airplane )、汽车( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、鹿( deer )、狗( dog )、蛙类( frog )、马( horse )、船( ship )和卡车( truck ),图片...
刚入门卷积神经网络,在cifar-10数据集上复现了LeNet、AlexNet和VGG-16网络,发现VGG-16网络分类准确率最高,之后以VGG-16网络为基础疯狂调参,最终达到了90.97%的准确率。(继续进行玄学调参,可以更高) 二、VGG-16网络介绍 VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的模型,原文链接:VGG-16论文 该模型在...