所选数据集为Cifar-10,该数据集共有60000张带标签的彩色图像,这些图像尺寸32*32,分为10个类,每类6000张图。这里面有50000张用于训练,每个类5000张,另外10000用于测试,每个类1000张。 训练策略如下: 1.优化器:momentum=0.9 的 optim.SGD,adam在很多情况下能加速收敛,但因为是自适应学习率,在训练后期存在不能收敛到全局
3. 修改了Tensor张量的维度顺序(这一点最重要,之前犯了这个低级错误,导致准确率一直上不去)。 前文连接: 基于libtorch的Resnet34残差网络实现——Cifar-10分类mp.weixin.qq.com/s/J6SThPmE9aXtuhpB7H4YHg 网络结构调整 1. 首先是残差模块的调整: 原结构 修改之后的结构 我们知道,使用梯度下降法对神经网络...
前面我们使用libtorch实现的Alexnet网络对Cifar-10数据集进行训练和分类,准确率仅达到72.02%。本文我们在前文的基础上做一定修改,使准确率达到91.01%。 前文链接: sdff:基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Alexnet网络结构与原理3 赞同 · 0 评论文章 sdff:基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Cifar-10数据集...
二、CIFAR-10图片分类准确率网站 回到顶部 一、总结 一句话总结: https://paperswithcode.com/sota/image-classification-on-cifar-10 回到顶部 二、CIFAR-10图片分类准确率网站 博客对应课程的视频位置:
本文使用的数据集是CIFAR-10数据集,该数据集有50000张图片,每张图片均为分辨率为32*32的彩色图片(分为3个信道)。分类任务需要分成青蛙、卡车、飞机等10个类别。本文设计一种卷积神经网络用于处理图像分类任务,接下来介绍基于卷积神经网络的分类模型,并且重点说明如果通过不同的技术一步步地提高分类准确率。
Cifar10图像分类 由于Cifar10数据集较大,且本文中的训练模型的总参数多达142万, 即使在本地使用GPU(MX150)训练,每次运行仍需接6-8小时,不利于程序的后续调整, 故本程序借助Google Colab(约30min-1h)利用GPU加速在云端运行。 最终模型在(最佳的一次参数:batch=
如何使用PyTorch构建CIFAR-10图像分类器? CIFAR-10数据集包含哪些类别的图像? 在PyTorch中,如何提高CIFAR-10图像分类器的测试准确率? 一般,深度学习的教材或者是视频,作者都会通过 MNIST 这个数据集,讲解深度学习的效果,但这个数据集太小了,而且是单色图片,随便弄些模型就可以取得比较好的结果,但如果我们不满足...
CIFAR10简介 CIFAR-10数据集是图像分类领域经典的数据集,由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理得到,一共包含10个类别的 RGB彩色图片:飞机( airplane )、汽车( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、鹿( deer )、狗( dog )、蛙类( frog )、马( horse )、船( ship )和卡车( tr...
基于TensorFlow2利用ResNet18+SENet 实现cifar10分类 training准确率95.66%,test准确率90.77%点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 encryption 2025-03-18 04:37:24 积分:1 shiro-spring-redis 2025-03-18 04:36:38 积分:1 ShowCaseView 2025-03-18 04:28:15 积分:1 learn-springcloud...