同样的,对32*32的CIFAR10图片,网络结构做了微调:删除了最后一层最大池化,具体参见网络定义代码,这里采用VGG19,并加入了BN: 1'''2创建VGG块3参数分别为输入通道数,输出通道数,卷积层个数,是否做最大池化4'''5defmake_vgg_block(in_channel, out_channel, convs, pool=True):6net =[]78#不改变图片尺寸...
同时,作者在对比各级网络时总结出了以下几个观点:(1)LRN层作用不大(VGGNet不使用局部响应标准化(LRN),这种标准化并不能在ILSVRC数据集上提升性能,却导致更多的内存消耗和计算时间。);(2)越深的网络效果越好;(3)11的卷积也是很有效的,但是没有33的卷积好,大一些的卷积核可以学习更大的空间特征。 图4 各级别...
我们把它稍微改一下,因为原本是用的ImageNet的dataset,预测是1000类,这里我们需要换成适合cifar10的架构,嗯。 开始训练 如上图所示,我将会进行这几个实验: Model的weight使用random initial的方式 使用已经train过的VGG19的weight进行retrain 在使用朴素的random init方式,在GTX1060的训练时间大概是3小时10分钟,效果并...
4445defforward(self, x):46x =self.cnn(x)4748#x.size()[0]: batch size49x = x.view(x.size()[0], -1)50x =self.fc(x)5152returnx 其余代码同深度学习识别CIFAR10:pytorch训练LeNet、AlexNet、VGG19实现及比较(一)。运行结果如下: Files already downloaded and verified AlexNet( (cnn): Sequent...
题主你的loss function是不是没有取平均啊?一般loss值不加reg项的话应该在lnC左右,C为要分类的数目...
我们把它稍微改一下,因为原本是用的ImageNet的dataset,预测是1000类,这里我们需要换成适合cifar10的架构,嗯。 开始训练 如上图所示,我将会进行这几个实验: Model的weight使用random initial的方式 使用已经train过的VGG19的weight进行retrain 在使用朴素的r...
我必须手动执行VGG-19,以便在CIFAR-10数据测试中有最佳的准确率。我阅读了关于VGGNet的论文并实现了VGG-19网络,但我在测试数据集上的准确率为10%……我试着改变批量大小,学习率没有提高。x = self.Dropout(self.relu(self.fc2(x))) return outputs 以下是我的结果< ...
先在CIFAR-10 数据集上训练,在得到比较好的准确率的时候保存模型参数 修改VGG19 模型 最后一层全连接输出个数(也就是你要识别的新图片种类数)加载CIFAR-10数据集上保存的模型参数(不包括最后一层全连接的参数)在新数据集上训练 这个过程本质上就是一个迁移学习过程 ...
在2014年,16层和19层的网络被认为已经很深了,但和现在的ResNet架构比起来已不算什么了,ResNet可以在ImageNet上做到50-200层的深度,而对于CIFAR-10了来说可以做到1000+的深度。 Simonyan和Zisserman发现训练VGG16和VGG19有些难点(尤其是深层网络的收敛问题)。因此为了能更容易进行训练,他们减少了需要更新weight的层...
CIFAR10是另一个著名的深度学习图像分类识别数据集,比MINIST更复杂,而且是RGB彩色图片。 看看较简单的LeNet-5可以达到多少准确率。网络结构基本和前面MINIST代码中的差不多,主要是输入图片的通道数不同,代码如下: 1#-*- coding:utf-8 -*-23u"""LeNet卷积神经网络训练学习CIFAR10"""45__author__='zhengbiqi...