下面给出一些cifar 10 中的部分图片。我们可以看出,32*32尺寸的彩色图片是不够清晰的,所以相比于MNIST数据集,cifar 10 数据集更为复杂,但利用卷积神经网络进行计算的话,准确率大概是全连接层的两倍,这就是为什么卷积神经网络比全连接网络更受欢迎的原因。 2、数据导入 方法一:使用如下代码就可以直接导入 import te...
卷积神经网络模型注释 参考:(这篇把所有文件都注释了,很全面) #建立模型 def inference(images): # 第一层卷积 with tf.variable_scope('conv1') as scope: # 卷积核 kernel = _variable_with_weight_decay('weights',shape=[5, 5, 3, 64],stddev=5e-2, wd=None) # 卷积 conv = tf.nn.conv2d(...
卷积神经网络 导入数据 cifar10 = datasets.CIFAR10(data_path,train=True,download=True,transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465),(0.2470, 0.2435, 0.2616)) ])) label_map = {0:0,2:1} class_names = ['airplane','bird'] cifar2 = [ (...
接着,我们定义了一个简单的卷积神经网络,包含三个卷积层和两个全连接层。我们使用 adam 优化器和 categorical_crossentropy 损失函数,并在训练集和测试集上评估模型的准确率。最后,我们使用批量大小为 64,在训练集上训练模型 10 次。 数据预处理一共两个步骤: 0-1 scaling 归一化 One hot encoding 2.1 Colab ...
self.fc1:这是第一个全连接层,它将卷积层的输出展平为一维向量,然后连接到具有120个神经元的全连接层。 self.fc2:这是第二个全连接层,具有84个神经元。 self.fc3:最后一个全连接层,具有10个神经元,对应于CIFAR-10数据集中的10个类别。 class Net(nn.Module)::这里定义了一个名为Net的神经网络类,它继...
神经网络结构如下图: 经过第一层卷积后图像尺寸没有变化,那么我们就要计算一下卷积层的相关参数。用下方公式就可以得出相关参数。 应为我们输入图像是通道数为3,大小是32*32的,所以Hin就是32,不是空洞卷积dilation使用默认值为1,Kernel_size[0]由图中可知为5。stride使用默认值为1,可以计算出padding为2。
在计算机视觉领域中,CIFAR-10数据集是一个经典的基准数据集,广泛用于图像分类任务。本文将介绍如何使用PyTorch框架构建一个简单的卷积神经网络(CNN),并在CIFAR-10数据集上进行训练和评估。通过本文,您将了解到数据预处理、模型定义、训练过程及结果可视化的完整流程。
CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集,包含10个不同类别的60000个32x32彩色图像。CNN(卷积神经网络)是一种深度学习模型,特别适用于图像识别和分类任务。 使用CIFAR-10求解器训练CNN,可以通过以下步骤进行: 数据准备:首先,需要下载CIFAR-10数据集并进行预处理。可以使用Python的库(如TensorFlow、PyTorch)提供的API来下载...
1.2 卷积层 提到卷积层,就必须讲一下卷积神经网络。我们在第一讲的最后部分提高深度学习模型预测的准确性部分,提了一句 “使用更复杂的深度学习网络,在图片中挖出数以百万计的特征”。这种“更复杂的神经网络”,指的就是卷积神经网络。卷积神经网络相比之前基于 Dense 层建立的神经网络,有所区别之处在于,卷积神经网...
官网tutorial中显示图片的那部分我就直接省略了,因为跟训练网络无关,只是for fun 这一步骤虽然代码量很少,但是却包含很多难点和重点,执行这一步的代码需要包含以及神经网络工具箱torch.nn、以及神经网络函数torch.nn.functional,如果有兴趣的同学去看一下官网的Docs,会发现这俩模块所占的篇幅是相当相当的长啊,不知道...