也难怪Karpathy当年预测AI所能达到的极限是85-90%（笑）。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...
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...
“ 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...
本实验先用PCA(主成分分析)对训练集与测试集进行降维与白化处理,然后使用带有一个隐藏层的3层神经网络进行有监督学习,对CIFAR-10图像数据库进行十个类别的分类。 最后得到的最佳结果是训练集准确率为99.944%,测试集准确为52.28%。 具体构建训练集与测试集的代码如下: %% take 6 batches data into one unite set ...
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...
CIFAR-10 数据集是一个广泛使用的图像分类数据集,由 Alex Krizhevsky、Vinod Nair 和 Geoffrey Hinton 收集和发布。它包含来自 10 个不同类别的 60000 张 32x32 像素的彩色图片,每个类别有 6000 张图片。这些类别分别是: 飞机 汽车 鸟类 猫 鹿 狗 青蛙 马 船只 卡车 CIFAR-10 数据集是一个广泛使用的图像分...
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:1...
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...
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....