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...
kernel_size=1, stride=2),71nn.BatchNorm2d(out_channels)72)73else:74#通道数相同,无需做变换,在forward中identity = x75self.downsample =None7677defforward(self, x):78identity =x7980out =self.conv1(x)81out =self.bn1(out)82out =self.relu(out)8384out =self.conv2(out)85out =self.bn2(...
计算损失(loss)和准确率(accuracy),输出到操作(op)中,并通过优化器来减小损失,调整各层权重和偏置。 每经过N个batch后,用验证集评估模型准确率,判断指标是否满足精度要求,如果满足要求,则将模型保存为安卓端可用的模型(.pb为后缀的模型,保存了整张图和每层的权重和偏置),如果不满足,则跳过不保存 训练集每经过...
pytorch识别CIFAR10：训练ResNet-34（准确率80%）pytorch识别CIFAR10：训练ResNet-34（准确率80%）版权声明：本⽂为博主原创⽂章，欢迎转载，并请注明出处。联系⽅式：460356155@qq.com CNN的层数越多，能够提取到的特征越丰富，但是简单地增加卷积层数，训练时会导致梯度弥散或梯度爆炸。何凯明2015年提出了残差...
今天,给大家介绍一个经典的图像分类数据集——CIFAR-10,其广泛用于机器学习领域的计算机视觉算法基准测试。虽然经过10多年的发展,这个数据集的识别问题已经被“解决”,很多模型都能轻松达到80%的分类准确率,…
在前一篇中的ResNet-34残差网络,经过训练准确率只达到80%。 这里对网络做点小修改,在最开始的卷积层中用更小(3*3)的卷积核,并且不缩小图片尺寸,相应的最后的平均池化的核改为4*4。 具体修改如下: 1classResNet34(nn.Module):2def__init__(self, block):3super(ResNet34, self).__init__()45#初始...
使用CNN对cifar10图像分类,分为普通版本80%的准确率和ResNet版本93%的准确率 萝卜T5 5枚 AI Studio 经典版 2.0.2 Python3 初级计算机视觉 2021-05-09 13:11:38 版本内容 Fork记录 评论(0) 运行一下 ResNet18 2021-05-26 20:01:24 请选择预览文件 当前Notebook没有标题 新版Notebook- BML CodeLab上线...
让我们深入探讨一个经典的机器学习图像分类基准——CIFAR-10数据集。尽管经过十多年的发展，许多模型能轻松达到80%以上的分类准确率，深度学习的卷积神经网络在测试中的表现更是超过90%，显示出卓越性能。然而，这个数据集依然受到初学者的青睐，因为它具有实用价值。数据集概览由University of Toronto ...
在小数据集上训练神经网络:40行代码达到80%的准确率 进行图像分类的正确工具是卷积网络,所以我们来试试用卷积神经网络搭建一个初级的模型。因为我们的样本数很少,所以我们应该对过拟合的问题多加注意。当一个模型从很少的样本中学习到不能推广到新数据的模式时,我们称为出现了过拟合的问题。过拟合发生时,模型试图使...
基于这个简单CNN的训练我们可以在验证集得到72%的准确率,这对于实用还是差的太远了,还需要继续优化,因此我们考虑第一个优化方案——数据增强。 简单CNN数据增强 由于深度学习的效果很大程度上依赖于数据量,因此如果固定模型不变,效果不佳时一个很重要的优化方案就是增加数据量,但有时候我们无法简单地获取到新的图像...