3 修改ResNet18模型 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。
model = Resnet18(num_classes=10, improved=args.my_improved) else: model = resnet18(pretrained=False, num_classes=10) 这里通过配置pretrained决定是否加载预训练权重。另外,pytorch内置resnet18最后一个全连接层是1000个输出,而分类cifar10我们需要设定全连接层为10个输出,所以我们加载权重的时候不加载全连接...
resnet: torch.Size([2,10]) 回到顶部 2. 训练Cifar-10数据集 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。 importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision...
深度学习-通过Resnet18实现CIFAR10数据分类 1. CIFAR10数据集 CIFAR-10 是一个适用于图像分类任务的小型数据集。图片的尺寸为 32×32,一共包含10 个类别: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(truck),共有50000张训练集图片...
https://blog.csdn.net/gzroy/article/details/82386540 在上一篇博文中我重写了Tensorflow中的CNN的实现,对于CIFAR10的测试集的准确率为85%左右。在这个实现中,用到了2个卷积层和2个全连接层。具体的模型架构如下: 为了进一步提高准确率,... ResNet训练单通道图像分类网络(Pytorch) ...
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...
Resnet18便是Resnet的一种结构,其中由17层卷积和1层全连接层组成。 3. 迁移学习 迁移学习是一种机器学习的方法,指的是一个预训练的模型被重新用在另一个任务中。迁移学习与多任务学习以及概念飘移这些问题相关,它不是一个专门的机器学习领域。然而,迁移学习在某些深度学习问题中是非常受欢迎的,例如在具有大量训...
深度学习与Pytorch入门实战(十二)实现ResNet-18并在Cifar-10数据集上进行验证,ResNet图解nn.Module详解1.Pytorch上搭建ResNet-181.1ResNetblock子模块importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResBlk(nn
2.训练Cifar-10数据集 回到顶部 1.Pytorch上搭建ResNet-18 1 import torch 2 from torch import nn 3 from torch.nn import functional as F 4 5 6 class ResBlk(nn.Module): 7 """ 8 resnet block子模块 9 """ 10 def __init__(self, ch_in, ch_out, stride=1): 11 12 super(ResBlk, ...