Cifar-10实验报告（90%+准确率）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。代码如下：self.conv1 = nn.Conv2d( 3, 15...
# 验证模型在验证集或者测试集上的准确率defcheck_accuracy(loader,model):ifloader.dataset.train:print('Checking accuracy on validation set')else:print('Checking accuracy on test set')num_correct=0num_samples=0model.eval()# set model to evaluation modewithtorch.no_grad():forx,yinloader:x=x.to...
cifar-10数据集可达到90%以上(使用了数据增强) 为了高成绩,不停地实验, 直接使用vgg19,70个epoch可以达到89%的准确率。 发现vgg19(似乎vgg16也可以),只要200个epoch以上,用Adam优化器方法,后面用sgd优化器方法,也可以达到90~91的准确率。 如果只用Adam方法,准确率会在89~90之间 以下是vgg19,可以跑到90~91 1...
第一个epoch就达到90%的准确率了。用cnn总共4次卷积，也才79%的准确率，然后就过拟合了。胶囊网络，第二个epoch已经超过95%了，胶囊网络这么厉害？第二天， 45/100 epoch 已经到99%了。深度残差效果没比胶囊网络好，而且速度要慢非常多。一夜只到68/200，准确率92.85 5.24 更新 我重新训练了一...
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 ...
参考 用Keras训练一个准确率90%+的Cifar-10预测模型nooverfit.com/wp/%E7%94%A8keras%E8%AE%AD...
[-1]) # 保存模型 # 如果保存路径不存在就创建 一般来说监控测试机的准确率能不能提高,如果模型测试中测试集精度数次 不再提高,就提前终止保存,或者遇到训练中测试准确率高的也保存 if not os.path.exists(model_save_dir): #1.保存结构加权重(全保存,随时进行训练)+2.只保存参数不保存结构,(继续训练先...
然后是`train`和`test`函数,分别用于进行模型训练和测试。在`train`函数中,模型在每个 epoch 中对训练数据进行一次完整的前向传播和反向传播。同时,通过调用`progress_bar`函数,可以实时看到训练过程中的损失和准确率。在`test`函数中,模型在每个 epoch 结束后对测试数据进行一次前向传播,以验证模型的泛化能力。
显然不管从图上还是表中都可以看出,自定义的resnet18略优于pytorch内置的resnet18,原因未知。而经过改进的网络更是显著由于前两者,首次将cifar10分类的准确率提升到了90以上。 学习率对比(exp3,exp4,exp5,exp6,exp7,exp8) 在前面模型改进-调参的地方已经提到没有应用学习率衰减的情况下,学习率为0.01比较合适。
低三重态损耗精度(Low triplet loss accuracy)是指在使用三重损失(triplet loss)进行图像识别或者图像检索任务时,模型的准确率不高的问题。 CIFAR10是一个经典的计算机视觉数据集,包含了10个不同的物体类别,每个类别有6000张32x32大小的彩色图片。这个数据集被广泛用于测试和评估计算机视觉模型的性能。