用深度学习keras的cnn做图像识别分类,准确率达97% 深度学习人脸识别 Keras是一个简约,高度模块化的神经网络库。 可以很容易和快速实现原型(通过总模块化,极简主义,和可扩展性) 同时支持卷积网络(vision)和复发性的网络(序列数据)。以及两者的组合。 无缝地运行在CPU和GPU上。 keras的资源库网址为https://github....
对于图像分类问题,我们从最简单的卷积神经网络开始,分类准确率只能达到70%左右,通过不断地增加提升模型性能的方法,最终将分类准确里提升到了90%左右,这20%的准确率的提升来自于对数据的改进、对模型的改进、对训练过程的改进等,具体每一项提升如下表所示。 表1、每个改进锁产生的模型提升效果 其中,数据增强技术使用...
importtorch.nnasnnimporttorchinput_size=3072#3*32*32hidden_size1=500#第一次隐藏层个数hidden_size2=200#第二次隐藏层个数num_classes=10#分类个数num_epochs=5#批次次数batch_size=100#批次大小learning_rate=1e-3#定义两层神经网络classNet(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size1,hi...
本文将介绍如何使用数据增强和模型修改的方式,在不使用任何预训练模型参数的情况下,在ResNet18网络上对Cifar10数据集进行分类任务。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...
“在前文中,我们搭建了Alexnet网络并用于Cifar-10数据集的训练与分类,可是对验证数据分类的准确率只达到56.59%,这个准确率对于比Lenet-5网络更复杂的Alexnet网络来说并不理想,在本文中,我们将在前文的基础上,尝试采取一些措施来提高网络对Cifar-10数据集分类的准确性。” ...
最终实现的分类结果在 CPU 上的执行速度比其他方法快几个数量级。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...
“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 ...
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，...
根据论文,IBM研究人员实现了迄今为止模拟电阻式存储硬件在CIFAR-10数据集上训练ResNet分类网络所达到的最高分类准确率。 除了基于模拟相变存储组件训练ResNet分类模型外,IBM研究人员通过使用混合精度架构,在多层感知器、长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)等几类小规模模型上也能实现”软件等效“的准确率。
本次实验作业要求 采用ResNet(不限大小)网络训练Cifar10图像分类模型,测得精度且top-1准确率不低于88%。提交完整的实验报告。 可以采用GPU或CPU版本的任意训练框架; 可以使用Github或者其他代码共享平台的工程。项目贡献人 李 李珊 关注 78 项目热度 0 被Fork数 0 数据集引用...