CIFAR-10原始数据分为5个训练包,以unint格式存储在.mat格式文件中。在本实验中,先5个训练包合并,并用double()函数将其转换double型,以便后续处理。 本实验先用PCA(主成分分析)对训练集与测试集进行降维与白化处理,然后使用带有一个隐藏层的3层神经网络进行有监督学习,对CIFAR-10图像数据库进行十个类别的分类。
Cifar-10实验报告(90%+准确率).pdf,Cifar-10实验报告 (90%+准确率) 实验内容 :使⽤pytorch对cifar10进⾏分类 代码流程 : 1. CIFAR- 10的下载及录⼊ 2. 数据预处理 (归⼀化,标准化) 3. 定义⽹络 3层卷积层和池化层,4层全连接层 最⼤池化层步长为2 代
importkerasfromkeras.datasetsimportcifar10# load the pre-shuffled train and test data# link to dataset: https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html(x_train,y_train),(x_test,y_test)=cifar10.load_data()importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinefig=plt.figure(figsize=(20,5)...
Cifar-10实验报告（90%+准确率）实验内容：使⽤pytorch对cifar10进⾏分类。代码流程：1. CIFAR-10的下载及录⼊。2. 数据预处理（归⼀化，标准化）3. 定义⽹络 3层卷积层和池化层，4层全连接层。最⼤池化层步长为2。代码如下：self.conv1 = nn.Conv2d( 3, 15,3)# 输⼊3通道，输出15通道...
MOOC CIFAR10案例卷积神经网络实践 卷积神经网络实验 一、实验要求 在计算机上验证和测试Pytorch卷积神经网络对树叶分类的效果,测试卷积神经网络的训练效果,同时查阅相关资料。 实验目的 1、掌握PyTorch的基本使用; 2、掌握PyTorch的卷积神经网络; 3、掌握PyTorch的图像分类训练流程;...
基于LeNet的cifar10图像分类 实验报告 参考列表 Selective Search for Object Recognition Selective Search for Object Recognition(菜菜鸟小Q的专栏) Selective Search for Object Recognition(Surge) Selective Search for Object Recognition(原始论文) Efficient Graph-Based Image Segmentation(快速图像分割)...
实验一的结果基本上符合预期,MiniGoogLeNet在CIFAR10上可以取得91%左右的准确率。不过由于未使用除了Dropout之外的任何正则化,训练过程存在过拟合的现象。 3.2 加入数据增强 dataset_train=CIFAR10()dataset_test=CIFAR10(train=False)trans_train=transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(size=(32,32))...
简介: 【Python机器学习】实验15 将Lenet5应用于Cifar10数据集 CIFAR10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1000张图像。训练...
直接用keras的cifar10模块将数据集整个加载到内存中,没有使用任何Dataloader,只对数据集做归一化处理。 defloadCifar():(trainX,trainY),(testX,testY)=cifar10.load_data()trainX=trainX.astype("float")/255testX=testX.astype("float")/255lb=LabelBinarizer()trainY=lb.fit_transform(trainY)testY=lb...
简介: 【Python机器学习】实验15 将Lenet5应用于Cifar10数据集 12. 采用pandas可视化数据 import pandas as pd table=pd.DataFrame(zip(pre_10000,label_10000)) table 0 1 0 [-0.49338394, -1.098238, 0.40724754, 1.7330961... 3 1 [4.0153656, 4.4736323, -0.29209492, -3.2882178... 8 2 [1.3858219, ...