以VGG-16网络为基础疯狂调参，最终达到了90.97%的准确率。训练代码### 第一步 载入数据###import torchimport torch.nn as nnimport mathimport osimport torch.nn.functional as Fimport torchvisionimport torchvision.models as modelsfrom torch.utils.data import DataLoaderimport torchvision.datasets as dsetsi...
在模型VGG16的基础上,对每一层中的各个卷积层追加Dropout层,但是每一层的最后一个卷积层后面不用Dropout。使用2个Linear层,最后一个Linear层前面不使用Dropout。 学习率初始为0.1,优化器使用SGD,momentum=0.9,weight_decay=1e-6,nesterov=True,scheduler是 CosineAnnealingRestarts。得到的最优模型是(142/150轮),训...
核心部分,修正后的VGG16没有任何优化策略的情况下能达到86%+ ,之前自己搭建的VGG16模型有误,才导致78%的准确率。 去掉了部分Conv层中的dropout,我自定义的参数drop,在对应池化前都是False。 正则化也在MLP中也进行,隐藏层减少到一层。 其实到call时,还是有些搭积木的意思,一层接一层,不过这种方法写起来和看...
可以看到,cifar10用vgg16分类,测试集准确率有86.50# 构建容器 model = tf.keras.Sequential() # 卷积层:CBA model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3),padding='same',input_shape=(32,32,3))) # 卷积层 model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) # BN层 model.add...
cifar10--VGG16 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,随后稳定到75%左右。
VGG网络的一大特点是使用了3×3的小卷积核和2×2大小的小池化核进行卷积和池化操作，层数更深，特征图更宽，证明了多个小卷积核的堆叠比单一大卷积核带来了精度提升，同时也降低了计算量。VGG-16网络通过不断调整参数，最终达到了90.97%的准确率。为了实现Cifar10分类，首先导入相关库和定义数据集的预...
采用CIFAR10图像数据集中的猫狗图像集或kaggle的猫狗图像数据集对经典深度卷积神经网络模型VGG16进行分类识别训练和测试。 二、算法步骤 1、加载数据集: 从本地地址path加载数据集(共有25000张jpg猫和狗的图像)中的图片,其中,取5000张作为训练集,再取5000张作为测试集,将所有加载的图片的大小格式化为 224 * 224...
本文以notebook的实例的形式讲解。首先用Mobilenet分类狗的图片，然后演示一张不能正确分类的蓝雀图片，...
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 ...