图3Cifar10数据集示例整体架构上，VGG的一大特点是在卷积层中统一使用了3×3的小卷积核和2×2大小的小池化核，层数更深，特征图更宽，证明了多个小卷积核的堆叠比单一大卷积核带来了精度提升，同时也降低了计算量。以VGG-16网络为基础疯狂调参，最终达到了90.97%的准确率。训练代码### 第一步 载入数据###im...
Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集(MNIST是黑白数据集),其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别(如图3所示),且每个类中包含了1000张图片。整个数据集中包含了60000张32×32的彩色图片。该数据集被分成50000和10000两部分,50000是training set,用来做
Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集(MNIST是黑白数据集),其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别(如图3所示),且每个类中包含了1000张图片。整个数据集中包含了60000张32×32的彩色图片。该数据集被分成50000和10000两部分,50000是training set,用来做训练;10000是test set,用...
VGG-Nets是由牛津大学VGG(Visual Geometry Group)提出,是2014年ImageNet竞赛定位任务的第一名和分类任务的第二名,VGG可以看成是加深版本的AlexNet.都是Conv Layer+FC layer,在当时看来这是一个非常深的网络了,层数高达16或19层。VGG系列模型结构图如下: 在这里插入图片描述 输入:224 * 224 *3 (3通道RGB图像)...
1、VGG16的网络结构和原理 VGG的具体网络结构和原理参考博客: https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8534077.html 该博客不只讲了VGG还讲了其他卷积神经网络的网络结构,比较详细,容易理解。 2、基于Pytorch的VGG的CIFAR10分类Python代码实现 (1)整体代码: ...
VGG16实现Cifar10分类(PyTorch) importos importssl importtorch importtorchvision importtorchvision.transformsastransforms importmath importtorch importtorch.nnasnn if__name__=='__main__': ssl._create_default_https_context=ssl._create_unverified_context ...
本实验旨在通过在CIFAR-10数据集上训练VGG16模型,探究不同超参数对模型性能的影响,包括: 权重初始化方法 激活函数类型 卷积核大小 feature map数量 每层及全连接层数量 神经元数量 损失函数 优化器选择 学习率 通过实验,分析各超参数模型性能和训练效率的作用,并总结神经网络结构在图像分类任务中的特性与规律。 环境...
Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集(MNIST是黑白数据集),其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别(如图3所示),且每个类中包含了1000张图片。整个数据集中包含了60000张32×32的彩色图片。该数据集被分成50000和10000两部分,50000是training set,用来做训练;10000是test set,用...