然后我们搭建完整的ResNet-18 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class ResNet18(nn.Module): def __init__(self): super(ResNet18, self).__init__() self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=3, padding=0), nn.BatchNorm2d(64), ) # follow...
Cutout(n_holes=1,length=16) 3 修改ResNet18模型 考虑到CIFAR10数据集的图片尺寸太小,ResNet18网络的7x7降采样卷积和池化操作容易丢失一部分信息,所以在实验中我们将7x7的降采样层和最大池化层去掉,替换为一个3x3的降采样卷积,同时减小该卷积层的步长和填充大小,这样可以尽可能保留原始图像的信息。 修改卷积层如...
resnet18由一个7x7的降采样卷积,一个max pooling层,8个basicblock,一个全局池化层,最后接一个全连接层组成,如下图 tensorboard网络结构可视化,左图为torchvision中的resnet实现,右图为自定义实现 代码如下 定义残差块 class IdentityBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, down_sampl...
() # 清空 GPU 缓存 batch_size = 32 train_iter, test_iter = load_data_cifar10(batch_size=batch_size) model = resnet18(weights=ResNet18_Weights.DEFAULT) model.conv1 = nn.Conv2d(model.conv1.in_channels, model.conv1.out_channels, 3, 1, 1) model.maxpool = nn.Identity() model.fc...
1.Pytorch上搭建ResNet-18 1 import torch 2 from torch import nn 3 from torch.nn import functional as F 4 5 6 class ResBlk(nn.Module): 7 """ 8 resnet block子模块 9 """ 10 def __init__(self, ch_in, ch_out, stride=1): 11 12 super(ResBlk, self).__init__() 13 14 self...
使用resnet18 对 cifar10 进行分类 网络结构 模型效果 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 使用resnet18 对 cifar10 进行分类 网络结构 模型效果 训练集acc能达到88%,测试集最多77% 可以通过数据增强来让数据增多。提高准确度 In [1] import paddle import paddle.fluid as fluid impor...
Resnet18便是Resnet的一种结构,其中由17层卷积和1层全连接层组成。 3. 迁移学习 迁移学习是一种机器学习的方法,指的是一个预训练的模型被重新用在另一个任务中。迁移学习与多任务学习以及概念飘移这些问题相关,它不是一个专门的机器学习领域。然而,迁移学习在某些深度学习问题中是非常受欢迎的,例如在具有大量训...
在这一步中,我们将构建ResNet-18模型。ResNet-18是一个由多个残差块组成的卷积神经网络,它可以有效地解决深度网络中的梯度消失问题。 AI检测代码解析 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF# 定义残差块类classResidualBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,stride=1,...
ResNet-v2重新设计了一种残差网络基本单元(unit)就是将激活函数(先BN再ReLU)移到权值层之前,形成一种“预激活(pre-activation)”的方式,如上图(b),而不是ResNet-v1中常规的“后激活(post-activation)”方式,如上图(a),并且预激活的单元中的所有权值层的输入都是归一化的信号。这使得网络更易于训练并且泛化...
resnet18模型 pytorch的resnet18模型引用:https://github.com/kuangliu/pytorch-cifar 模型详情可参考github里面的models/resnet.py, 这里不做详细的说明,readme描述准确率可达到93.02%,但我本地测试迭代200次没有达到这个数字,本地200次迭代准确率为87.40%。