train_dataset = dsets.CIFAR10(root='/ml/pycifar', # 选择数据的根目录 train=True, # 选择训练集 transform=transform, download=True) test_dataset = dsets.CIFAR10(root='/ml/pycifar', train=False,# 选择测试集 transform=transform, download=True) trainloader = DataLoader(train_dataset, batch_...
准确率为83.99%,相较之前有所提升。
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。
(fc16):Linear(in_features=1024, out_features=10, bias=True) ) 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...
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...
采用这个测试cifar-10,准确率有50%多一点点(乱猜的准确率是10%),所以效果还是可以的,虽然比不上深度学习。 为了方便大家查看,代码放在了github点我查看 可能出现的错误 ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[]. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data ...
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...
10 登录后即可复制 读取数据时,可以调整线程数,batch_size可以使代码跑起来更快,提高GPU利用率,这里要注意一个问题,线程数过大新手会出现页面太小报错,这时候调整虚拟内存就可以了 trainset=tv.datasets.CIFAR10( root=r'E:\桌面\资料\cv3\数据集\cifar-10-batches-py', ...
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]54 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...