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,用来做训练;10000是test set,用...
os.mkdir('checkpoint') torch.save(state,'./checkpoint/cifar10_epoch_%d.ckpt' %(epoch+1)) print('Finishef Training') def test(): net = VGG('VGG16') modelpath = 'F:\PythonProject\checkpoint\ew_model\cifar10_epoch_5.ckpt' checkpoint = torch.load(modelpath) net.load_state_dict(checkp...
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...
CNN02:Pytorch实现VGG16的CIFAR10分类 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 ...
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 ...
为了实现Cifar10分类，首先导入相关库和定义数据集的预处理方式，将数据集归一化到[-1,1]区间内。接着使用VGG-16网络作为基础模型，并对其进行自定义调整。模型结构包括卷积层、池化层以及全连接层，最终输出层为10个分类的预测结果。在构建模型后，定义损失函数为交叉熵损失函数，使用随机梯度下降优化方法...