ResNet网络模型: ResNet.png 本文采用ResNet18来构建深度网络模型: ResNet18.png 1. 数据集构建 每个像素点即每条数据中的值范围为0-255,有的数字过大不利于训练且难以收敛,故将其归一化到(0-1)之间 # 数据集处理# transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)---以0.5的概率对图片做水平横向翻转transform_train...
在Kaggle的Cifar10比赛上,我训练的模型在300,000的超大Cifar10数据集上依然可以达到95.46%的准确率: 1Cifar10数据集 Cifar10数据集由10个类的60000个尺寸为32x32的RGB彩色图像组成,每个类有6000个图像, 有50000个训练图像和10000个测试图像。 在使用Pytorch时,我们可以直接使用torchvision.datasets.CIFAR10()方法获取...
ResNet18_CIFAR10-使用Pytorch和CIFAR10数据集训练ResNet18 (0)踩踩(0) 所需:1积分 DouFM-Android-android studio下载 2024-10-19 17:37:26 积分:1 bianbingdang-pycharm官网 2024-10-19 17:27:38 积分:1 AIAS-人工智能 2024-10-19 17:13:18 ...
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