这段代码使用了PyTorch框架,采用了预训练的ResNet18模型进行迁移学习,并将模型参数“冻结”在前面几层,只训练新替换的全连接层。需要注意的是,这种方法可以大幅减少模型训练所需的数据量和时间,并且可以通过微调更深层的网络层来进一步提高模型性能。但是,对于特定任务,需要根据实际情况选择不同的预训练模型,并进行适当...
采用预训练ResNet18模型进行二分类：借助PyTorch框架，利用预训练ResNet18模型进行迁移学习，仅训练新增全连接层。此方法显著减少所需数据量与训练时间，通过微调深层网络层优化模型性能。针对特定任务，选择适当预训练模型并调整。同时，通过增强数据集与应用数据增强、正则化等技术，进一步提升模型效能。
完整的代码已上传至我的github: ZOMIN28/ResNet18_Cifar10_95.46: Pytorch实现:使用ResNet18网络训练Cifar10数据集,测试集准确率达到95.46%(从0开始,不使用预训练模型) (github.com)
然后将其移植到ONNX。通过遵循https://pytorch.org/hub/pytorch_vision_resnet，您可以执行以下操作 ...
然后将其移植到ONNX。通过遵循https://pytorch.org/hub/pytorch_vision_resnet，您可以执行以下操作 ...
这段代码使用了PyTorch框架,采用了预训练的ResNet18模型进行迁移学习,并将模型参数“冻结”在前面几层,只训练新替换的全连接层。需要注意的是,这种方法需要大量的图像数据来训练深度学习模型,并且需要较强的计算资源(如GPU)来进行模型训练和推理。另外,对于特定的任务,需要针对性地选择不同的预训练模型,并进行适当的...
在使用Pytorch时,我们可以直接使用torchvision.datasets.CIFAR10()方法获取该数据集。 2 数据增强 为了提高模型的泛化性,防止训练时在训练集上过拟合,往往在训练的过程中会对训练集进行数据增强操作,例如随机翻转、遮挡、填充后裁剪等操作。我们这里对训练集做如下三种处理: ...