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...
VGG网络的一大特点是使用了3×3的小卷积核和2×2大小的小池化核进行卷积和池化操作,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。VGG-16网络通过不断调整参数,最终达到了90.97%的准确率。为了实现Cifar10分类,首先导入相关库和定义数据集的预...
cifar10--VGG16 准确率 训练集准确率竟然比测试集准确率低QAQ,正八经的10分类啊。。。 从第五张图中可以看到,黄色线确实代表Test,蓝色线代表Train,没有搞错 随着迭代轮数增加,训练集上准确率直升,超过90%后减速趋近于100%^_^而测试集准确率一开始随着训练集准确率增加而增加,随后稳定到75%左右。
准确率为83.99%,相较之前有所提升。
训练和验证过程,在6G显卡上运行不到十分钟,在CPU电脑上运行4个多小时,最后验证准确率为82%左右,较AlexNet网络提升了7%。 TrainEpoch1Loss:2.307108, accuracy:17.187500% test_avarage_loss:0.019403, accuracy:56.260000% end_time:2023-08-1601:38:04
网上关于VGG论文的解读非常多,因此这里对网络结构和参数不多赘述,可以像下面这样简单的搭建好,由于我们所用的数据是Cifar-10,所以最终网络的输出维度设为10。并且超参数的设置遵循原文,即weight_decay = 5e-4,dropout_rate = 0.5。 defVGG16():model=models.Sequential()model.add(Conv2D(64,(3,3),activation...
在图像分类方面,ImageNet比赛准确率已经作为计算机视觉分类算法的基准。自2012年以来,卷积神经网络和深度学习技术主导了这一比赛的排行榜。 在过去几年的ImageNet比赛中,Keras有几个表现最好的CNN(卷积神经网络)模型。这些模型通过迁移学习技术(特征提取,微调(fine-tuning)),对ImaegNet以外的数据集有很强的泛化能力。
配合SENet跑cifar10都能怼到90% lr取0.01,指数衰减+warmup batchsize取64 你这准确率20%肯定不对。
前言:经典数据集,之前做的cifar10到了93.5%,收获了很多,于是换了一个更加严苛的数据集来尝试提升准确率,VGG16是之前的成果: 猫头嘤:卷积神经网络CNN实现CIFAR-10分类[持续更新准确率_Tensorflow2.x]48 赞同 · 14 评论文章 我的期望是在已有的成果此之上,学习和实现更多优秀的模型,而不是止步于VGG16。写的方法...