本次,利用pytorch实现ResNet神经网络对cifar-10数据集进行分类。CIFAR-10包含60000张32*32的彩色图像,彩色图像,即分别有RGB三个通道,一共有10类图片,每一类图片有6000张,其类别有飞机、鸟、猫、狗等。 注意,如果直接使用torch.torchvision的models中的ResNet18或者ResNet34等等,你会遇到最后的特征图大小不够用的情...
save_path='./resNet34_cifar10.pth' train_steps=len(train_loader) # 开始训练,所有数据只训练1次 for epoch in range(epochs): net.train() running_loss=0 train_bar=tqdm(train_loader) # 训练集总共50000张图片,我设置的每批数据是100,所以对应是500*100 # 循环500次,每次训练的数据为100张 for ...
#1.ResNet18_BasicBlock-残差单元 classResNet18_BasicBlock(nn.Module):def__init__(self,input_channel,output_channel,stride,use_conv1_1):super(ResNet18_BasicBlock,self).__init__()# 第一层卷积self.conv1=nn.Conv2d(input_channel,output_channel,kernel_size=3,stride=stride,padding=1)# 第二...
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。 修改卷积层如下: ...
ResNet pre 传播 layer1 layer2 layer3、4 全连接层的forward ResNet 网络的参数个数 summary 4. 训练网络 5. 预测图片 6. Code 7. 迁移学习 1. ResNet 介绍 ResNet 的亮点: 超深的网络结构,可以突破1000层提出residual 模块使用Batch Normalization 抑制过拟合,丢弃Dropout方法 ...
使用预训练好的torchvision提供的 Resnet-18 ；将最后一层的输出数目改成 10，以匹配 cifar-10 的任务...
当网络层数走向更深时,出现了网络退化问题,即增加网络层数之后,训练误差往往不降反升,网络性能快速下降。2015年何恺明推出的ResNet,通过增加一个identity mapping(恒等映射),将原始所需要学的函数H(x)转换成F(x)+x,成功训练152层深的神经网络,在ILSVRC2015比赛中获得了冠军,top-5错误率为3.57%,同时参数量却比VGG...
Fastai是在pytorch上封装的深度学习框架,效果出众,以下是训练CIFAR10的过程。 导入库 1 2 3 fromfastaiimport* fromfastai.visionimport* fromfastai.callbacksimportCSVLogger, SaveModelCallback 验证集上训练结果计算和显示 1 2 3 4 5 defshow_result(learn): ...
实现:Fixup_Resnet32对CIFAR10数据集的分类 测试集准确度:92.29% 实现框架pytorch 数据增强方法:FMiX+RandomCrop+RandomHorizontalFlip+Normalize 训练次数:200 阶段学习率[0-100]:0.1||[100-150]:0.01||[150-200]:0.001 优化器:torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate,momentum=0.9,weight_decay...