“ 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...
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。 基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Alexnet...
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...
CIFAR-10是一个用于图像识别的10分类彩色数据集,每张图片32x32的像素,每种对应有6000张图片,共60000张的数据中50000张训练集和10000张测试集 The CIFAR-10 dataset consists of 60000 32x32 colour images in 10 classes, with 6000 images per class. There are 50000 training images and 10000 test images. T...
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。
CIFAR-10 有 50000 张训练图片,10000 张测试图片,总共 10 个类别,分别是 ‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’ CIFAR-10 图片的尺寸是 32x32x3,所以它是比较小的彩色图片。
CIFAR10简介 CIFAR-10数据集是图像分类领域经典的数据集,由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理得到,一共包含10个类别的 RGB彩色图片:飞机( airplane )、汽车( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、鹿( deer )、狗( dog )、蛙类( frog )、马( horse )、船( ship )和卡车( tr...
基于TensorFlow2利用ResNet18+SENet 实现cifar10分类 training准确率95.66%,test准确率90.77%点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 c-HWND 2025-01-12 23:10:51 积分:1 yys_bee 2025-01-12 23:10:10 积分:1 dst-technote 2025-01-12 23:01:55 积分:1 ...
【深度学习】Cifar-10-探究不同的改进策略对分类准确率提高【深度学习】Cifar-10-探究不同的改进策略对分类准确率提高 (0)踩踩(0) 所需:1积分 理财宝 2025-02-04 18:27:59 积分:1 2024国际版14种语言理财项目充电宝影视基金外汇金融货币投资USDT多语言 ...