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...
数据集读取的通用流程(梳理)用Tensorflow实现SE-ResNet(SENet ResNet ResNeXt VGG16)的数据输入,训练,预测的完整代码框架(cifar10准确率90%) balabalabala 之前的代码感觉还是太乱了,我刚开始学的时候还是用的tensorflow1.2 现在2.5都要出来了,就重新梳理了一下 这次用了Tensorflow1.15,统一使用了tf.keras和tf.data接...
准确率 训练集准确率竟然比测试集准确率低QAQ,正八经的10分类啊。。。 从第五张图中可以看到,黄色线确实代表Test,蓝色线代表Train,没有搞错 随着迭代轮数增加,训练集上准确率直升,超过90%后减速趋近于100%^_^而测试集准确率一开始随着训练集准确率增加而增加,
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...
首先,我们看到导入了必要的 PyTorch 库和模块,包括神经网络(nn)、优化器(optim)、学习率调度器(lr_scheduler)、数据集(datasets)、数据转换(transforms)、数据加载器(DataLoader)等。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim
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。
[-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...