1. 在前30个epoch内学习率每隔5个epoch乘以0.98; 2. 在前30~70个epoch内学习率每隔5个epoch乘以0.95; 3. 在前70~100个epoch内学习率每隔5个epoch乘以0.925; 4. 在前100~200个epoch内学习率每隔5个epoch乘以0.9; 5. 在前200个epoch以上学习率每隔5个epoch乘以0.88。 此外需要注意,不仅训练的时候需要按照上...
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...
Pytorch实现CIFAR10图像分类任务测试集准确率达95%_cifar10图像分类pytorch 人工智能 - 深度学习Yo**ed 上传21.86 KB 文件格式 rar 深度学习 人工智能 图像分类 在CIFAR10数据集上做的图像分类任务,使用了多个主流的backbone网络,希望可以为想要入门深度学习的同志们,提供一个方便上手、容易理解的教程。
“ 前文我们使用libtorch实现的Resnet34网络对Cifar-10进行分类,测试集的分类准确率仅有74.95%,本文我们在前文的基础上做了一些改进,使得测试集的分类准确率达到94.15%。” 深度学习这玩意儿就像炼丹一样,很多时候并不是按照纸面上...