综上所述,通过基于PaddlePaddle的实验对比,我们发现简易CNN在CIFAR-100数据集上的表现明显优于简易DNN。这一结果验证了CNN在计算机视觉领域的强大能力,并为相关领域的研究者提供了有益的参考。未来,我们可以进一步探索如何优化CNN结构以提高其在复杂数据集上的性能,或者尝试将CNN与其他先进技术(如注意力机制、知识蒸馏等...
本文使用的是CIFAR-100数据集,它包含60000张32x32的彩色图像,涵盖100个类别。其中50000张图像用于训练,10000张图像用于测试。每个类别包含600张图像;输入图像采用224 X 224。 2. 数据加载 transform={# 进行数据增强的处理"train":transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(224),transforms.RandomHorizontalFlip(...
前言:经典数据集,之前做的cifar10到了93.5%,收获了很多,于是换了一个更加严苛的数据集来尝试提升准确率,VGG16是之前的成果: 猫头嘤:卷积神经网络CNN实现CIFAR-10分类[持续更新准确率_Tensorflow2.x]48 赞同 · 14 评论文章 我的期望是在已有的成果此之上,学习和实现更多优秀的模型,而不是止步于VGG16。写的方法...
神经网络,CIFAR-100,CNN,DNN 引言 在人工智能技术盛行的今天,在cv(计算机视觉)领域各种效果极佳的模型纷纷踊跃,回顾发展历史卷积网络的提出有着不可忽视的意义和作用,为了探究相同数据集在简易卷积神经网络和线性神经网络之间的效果差异,进行下列实验,通过数据集引入,数据处理,模型构建,模型训练,训练结果可视化等方式对数...
图像分辨率:CIFAR数据集的图像分辨率相对较低,为32x32像素,这使得它比其他更高分辨率的数据集更适合用于快速原型验证和算法测试。 图像类别:CIFAR-10包含了一些常见的物体类别,如飞机、汽车、猫等,而CIFAR-100则包含了更细粒度的类别,如苹果、蜜蜂、海豚等,这使得CIFAR数据集对于多类别图像分类任务具有一定的挑战性。
图像分辨率:CIFAR数据集的图像分辨率相对较低,为32x32像素,这使得它比其他更高分辨率的数据集更适合用于快速原型验证和算法测试。 图像类别:CIFAR-10包含了一些常见的物体类别,如飞机、汽车、猫等,而CIFAR-100则包含了更细粒度的类别,如苹果、蜜蜂、海豚等,这使得CIFAR数据集对于多类别图像分类任务具有一定的挑战性。
CIFAR数据集分为CIFAR-10和CIFAR-100两个问题。 CIFAR-10数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10个类,每类6000张图。这里面有50000张用于训练,构成了5个训练批,每一批10000张图;另外10000用于测试,单独构成一批。测试批的数据里,取自10类中的每一类,每一类随机取1000张。抽剩下的就随机排列组成了...
2. CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集:包含不同种类的彩色图像,常用于训练 CNN 模型进行图像分类任务。
不过,在CIFAR-100上,还是完整图像训练出来的模型略胜一筹。16휖图像碎片训练出的模型测试准确率为61%,而32휲完整图像训练出的模型准确率为68%。 所以,CNN为何会有如此表现?莫非它本来就是个“近视眼”? 研究人员推测,CNN能有如此优秀的泛化表现,是因为在这个实验中,维度诅咒的影响被削弱了。
如果您在培训和验证过程中获得了良好的精度,但在测试时却没有,请确保在这两种情况下对数据集进行完全...