最后训练完时的准确率是75%左右,效果并不是很好。 测试模型 测试时用到了caffe的python接口,所以一定要先编译并配置好了好了pycaffe。如果没有配置好,请先配置好。我以前的博客有讲过如何linux下搭建caffe,最后讲了如何安装pycaffe。(打开链接) 我们不自己从头写python代码了,使用caffe提供的$CAFFE_ROOT/python/cl...
这段代码编译了模型。指定了优化器(使用 Adam 优化器)、损失函数(使用交叉熵损失函数)和评估指标(准确率)。 模型训练 代码语言:javascript 复制 model.fit(x_train,y_train,epochs=10,validation_data=(x_test,y_test)) 这段代码使用模型的fit()方法来训练模型。传入训练集图像数据和对应标签,指定迭代次数为10...
当然，后来的结果大家也都知道了，CIFAR-10分类的准确率早就被刷到了99.5%。著名的CIFAR-10 众所周知，CIFAR-10是由Geoffrey Hinton和他的学生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever整理的一个用于识别普适物体的小型数据集，也是如今机器学习研究中最广泛使用的数据集之一。CIFAR-10数据集由10类32x32的彩色图片组成，总...
上述代码使用Adam优化器编译模型,然后对模型进行10个周期的训练。最后,我们评估模型的性能并输出测试准确率。 准确率分析 深度学习模型的性能通常通过准确率来评估。在本例中,我们训练了一个简单的CNN模型,并在CIFAR-10测试数据集上进行了评估。 在实际应用中,您可以尝试不同的深度学习模型架构、超参数调整和数据增强...
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...
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...
实验表明,针对cifar10数据集,随机水平翻转、随机遮挡、随机中心裁剪能有效提高验证集准确率,而旋转、颜色抖动等则无效。 1 2 3 4 5 6 norm_mean=[0.485,0.456,0.406]# 均值 norm_std=[0.229,0.224,0.225]# 方差 transforms.Normalize(norm_mean, norm_std),#将[0,1]归一化到[-1,1] ...
“前面我们使用libtorch实现的Alexnet网络对Cifar-10数据集进行训练和分类,准确率仅达到72.02%。本文我们在前文的基础上做一定修改,使准确率达到91.01%。” 前文链接: 1. 基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Alexnet网络结构与原理 2. 基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Cifar-10数据集分类 ...
查看输出，您可以看到我们的网络获得了57%的准确率。检查我们的损失和准确率随时间变化的图（图），我们可以看到我们的网络在过去的第10期过度拟合中挣扎。损失最初开始减少，稍微趋于平稳，然后猛增，再也不会下降。一直以来，训练损失都在不断下降。在更具挑战性的CIFAR-10数据集中使用标准前馈神经网络会导致过度...