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...
得到分类结果如下，可以看到对测试集分类的准确率达到了94.15%，相比之前提升了很多。
仅依赖CIFAR10自身数据集，通过ResNet18实现了95.82%的识别率。
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, 15,3)# 输⼊3通道，输出15通道...
IBM研究人员用ResNet分类网络进行实验，在将训练后的权重映射到PCM突触后，在CIFAR-10数据集上和准确率达到93.7％，在ImageNet基准上的top-1准确率达到71.6％。此外，研究人员通过一种补偿技术，可将原型芯片在1天内的测试准确率保持在92.6％以上，据悉，这是迄今为止任何模拟电阻式存储硬件在CIFAR-10数据集上...
最后,我们将预测值与真实标签进行比较,计算模型在测试集上的准确率,并使用 print 函数输出到控制台中。 epoch取20,学习率取1e-3,在模型对比过程中,这段代码也不做改动. # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 epochs ...
深度学习蓬勃发展的这几年来,图像分类一直是最为火热的领域之一。传统上的图像识别严重依赖像是扩张/侵蚀或者是频域变换这样的处理方法,但特征提取的困难性限制了这些方法的进步空间。现如今的神经网络则显著提高了图像识别的准确率,因为神经网络能够寻找输入图像和输出标签之间的关系,并以此不断地调整它的识别策略。
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: sdff:基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Alexnet网络结构与原理3 赞同 · 0 评论文章
IBM研究人员用ResNet分类网络进行实验,在将训练后的权重映射到PCM突触后,在CIFAR-10数据集上和准确率达到93.7%,在ImageNet基准上的top-1准确率达到71.6%。 此外,研究人员通过一种补偿技术,可将原型芯片在1天内的测试准确率保持在92.6%以上,据悉,这是迄今为止任何模拟电阻式存储硬件在CIFAR-10数据集上所产生的最高...