wget --no-check-certificate http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz echo "Unzipping..." tar -xf cifar-10-binary.tar.gz && rm -f cifar-10-binary.tar.gz mv cifar-10-batches-bin/* . && rm -rf cifar-10-batches-bin # Creation is split out because leveldb sometimes...
EPOCH_CNT=200LEARN_RATE=1e-2if__name__ =='__main__':#CIFAR-10 is a subset of the Tiny Images dataset with 60000 32x32 color images of 10 classes#均值:[0.49139968 0.48215841 0.44653091] 标准差:[0.24703223 0.24348513 0.26158784]transform_train=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), tran...
“ 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...
在测试集上,我们的模型准确率可以达到95.46%。在Kaggle的Cifar10比赛上,我训练的模型在300,000的超大Cifar10数据集上依然可以达到95.46%的准确率: 1Cifar10数据集 Cifar10数据集由10个类的60000个尺寸为32x32的RGB彩色图像组成,每个类有6000个图像, 有50000个训练图像和10000个测试图像。 在使用Pytorch时,我们可以...
如果仅使用CIFAR-10的训练集和测试集进行训练，最高的准确率大约可以达到70%到80%左右，具体取决于所...
其中,CIFAR-10数据集是一个广泛使用的基准数据集,包含了10个不同类别的彩色图像。本文将介绍如何使用深度学习模型构建一个图像识别系统,并以CIFAR-10数据集为例进行实践和分析。文章中会详细解释代码的每一步,并展示模型在测试集上的准确率。此外,还将通过一张图片的识别示例展示模型的实际效果。通过阅读本文,您将...
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作者报告了在 AFHQ 数据集、Four Shapes、MNIST 和 CIFAR10 的结果，在所有任务上都实现了 100% 的准确率。MNIST 被认为是机器学习的 Hello World，是大家入门时都会用到的数据集，其包含 7 万张手写数字图像，其中 6 万张用于训练，1 万用于测试。MNIST 中的图像是灰度的，分辨率仅 28×28 像素。尽管问题「...
Cifar-10实验报告（90%+准确率）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...
本文使用的数据集是CIFAR-10数据集,该数据集有50000张图片,每张图片均为分辨率为32*32的彩色图片(分为3个信道)。分类任务需要分成青蛙、卡车、飞机等10个类别。本文设计一种卷积神经网络用于处理图像分类任务,接下来介绍基于卷积神经网络的分类模型,并且重点说明如果通过不同的技术一步步地提高分类准确率。