主要分两步走,先训练好模型,保存模型,然后再读取模型,保存特征①训练模型,保存模型import os import time import argparse import random import copy import torch import torchvision import numpy as np import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import torchvision.transforms as ...
实战示例:基于cifar100数据集和resnet模型,使用LNN工具链构建可以在硬件上运行的算法模型。 本文使用的硬件是聆思CSK6开发板。 工具链简介LNN(ListenAI Neural Network) 是聆思科技专为聆思 AIOT 芯片(目前支持…
在这篇文章中,我将介绍一个简单的模型,使用CIFAR-100数据集进行训练和分类。 我们需要了解CIFAR-100数据集的基本信息。该数据集包含了50000个训练图像和10000个测试图像,每个图像的尺寸为32x32像素。图像被分为100个不同的类别,每个类别包含500个训练图像和100个测试图像。这使得CIFAR-100数据集成为一个非常有挑战性...
6. 分类器 在AlexNet模型中，分类器由三个全连接层组成。 在每个全连接层之间，都加入了一个Dropout层和一个ReLU激活函数。其中：Dropout层的作用是随机地将一些神经元的输出置为0，以避免过拟合；ReLU激活函数的作用是增强模型的非线性拟合能力。分类器代码如下：self.classifier = nn.Sequential( nn.Dropout(p...
CIFAR-100(Canadian Institute For Advanced Research)是一个广泛使用的计算机视觉数据集,主要用于训练和评估深度学习模型。该数据集包含 100 个类别的 60000 张 32x32 彩色图片,每个类别有 600 张图片。 【CIFAR-100 数据集特点】 CIFAR-100 数据集具有以下特点: 1.数据量较大,有利于深度学习模型的训练; 2.类别...
在一个CNN结构中,你可以搭一个任意多层卷积层、池化层的深度网络(不过极容易出现梯度消失的情况),但在模型的最后一般会接一个全连接层(fully-connected-layer),就跟名字一样,到这一步,需要把前面得到所有channels的feature-map,都拉成一条直线,然后concat到一起,组成一条长直线,然后进行输出。
实验结果显示,在CIFAR-100数据集上,简易CNN在训练效果和模型性能方面都表现出了明显的优势。具体来说,在训练过程中,简易CNN的收敛速度更快,训练过程中的损失函数值也更低。在测试阶段,简易CNN的准确率也明显高于简易DNN。这些结果表明,在处理具有复杂特征和结构的图像数据时,CNN的强大特征提取能力使其比DNN更具优势...
3 模型选择和开发 3.1 模型开发 3.2 模型可视化 4 模型训练和调优 5 评分输出 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 写在前面 大作业主要增加了这几个部分: ResNet50加Dropout、注意力; 数据预处理(Resize 到224x224); 学习率衰减; 时间受限,最后没有训练...
表4. 在ImageNet验证集上单模型结果的错误率。 表5. 集合错误率。 图5. 更深的残差函数。左图:ResNet-34 的构建块。右图:ResNet-50/101/152的“瓶颈”构建块。 表6. 在CIFAR-10测试集上的分类误差。 图6. 在CIFAR-10数据集上的训练及测试情况。虚线表示训练误差,粗线表示测试误差。左图:普通网络。中...
模型: 模型训练 评判标准 模型训练 评判标准 导入相关的库 数据准备 模型选择和开发优化 3.1模型调优 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 数据集: 指定数据集:cifar100,通过高层API调用。训练数据增强 可以自己写数据增强和数据预处理功能。 模型: 随便选,模型参数初始化(如:uniform和normal...