其中,CIFAR-10数据集是一个广泛使用的基准数据集,包含了10个不同类别的彩色图像。本文将介绍如何使用深度学习模型构建一个图像识别系统,并以CIFAR-10数据集为例进行实践和分析。文章中会详细解释代码的每一步,并展示模型在测试集上的准确率。此外,还将通过一张图片的识别示例展示模型的实际效果。通过阅读本文,您将...
CIFAR-10 数据集由 10 个类别组成,每个类别包含大量的 32x32 像素的彩色图像。它是一个多类别图像分类任务的数据集,常用于评估和比较图像分类算法的性能。 图像类型:32x32 像素的彩色图像(每张图像有 3 个通道,分别为红色、绿色和蓝色)。图像总数:总共有 60,000 张图像,其中 50,000 张用于训练,10,000 张用...
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...
所选数据集为Cifar-10,该数据集共有60000张带标签的彩色图像,这些图像尺寸32*32,分为10个类,每类6000张图。这里面有50000张用于训练,每个类5000张,另外10000用于测试,每个类1000张。 训练策略如下: 1.优化器:momentum=0.9 的 optim.SGD,adam在很多情况下能加速收敛,但因为是自适应学习率,在训练后期存在不能收...
EPOCH_CNT=200LEARN_RATE=1e-2if__name__ =='__main__':#CIFAR-10 is a subset of the Tiny Images dataset with 60000 32x32 color images of 10 classes#均值:[0.49139968 0.48215841 0.44653091] 标准差:[0.24703223 0.24348513 0.26158784]transform_train=transforms.Compose([ ...
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准确率分析 深度学习模型的性能通常通过准确率来评估。在本例中,我们训练了一个简单的CNN模型,并在CIFAR-10测试数据集上进行了评估。 在实际应用中,您可以尝试不同的深度学习模型架构、超参数调整和数据增强技术来提高模型的性能。此外,可视化工具和深度学习框架提供了丰富的功能,可用于更详细的性能分析。
“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 ...
Cifar-10实验报告(90%+准确率).pdf,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
本文使用的数据集是CIFAR-10数据集,该数据集有50000张图片,每张图片均为分辨率为32*32的彩色图片(分为3个信道)。分类任务需要分成青蛙、卡车、飞机等10个类别。本文设计一种卷积神经网络用于处理图像分类任务,接下来介绍基于卷积神经网络的分类模型,并且重点说明如果通过不同的技术一步步地提高分类准确率。