基于libtorch的Resnet34残差网络实现——Cifar-10分类mp.weixin.qq.com/s/J6SThPmE9aXtuhpB7H4YHg 网络结构调整 1. 首先是残差模块的调整: 原结构 修改之后的结构 我们知道,使用梯度下降法对神经网络的参数进行优化时,数据输入网络之前一般都做一个normalization操作,把数据钳制到一定范围,确保不同样本的数据都...
在Resnet残差网络中,具有多个以上所述的残差模块,在代码实现上,我们只需要实现一次残差模块,然后多次调用该模块即可,将该模块的精简示意图如下图所示,在下文我们将使用该精简示意图来表示残差模块。 Resnet34残差网络结构 用于分类Cifar-10数据集的Resnet34残差网络可以分为6个大模块,如下图所示: 下面我们分别细说...
在Resnet残差网络中,具有多个以上所述的残差模块,在代码实现上,我们只需要实现一次残差模块,然后多次调用该模块即可,将该模块的精简示意图如下图所示,在下文我们将使用该精简示意图来表示残差模块。 03 — Resnet34残差网络结构 用于分类Cifar-10数据集的Resnet34残差网络可以分为6个大模块,如下图所示: 下面我们分...
分类CIFAR10数据的小分类器,为了交作业写的(基于TensorFlow源码),分别使用基础的CNN和ResNet两个网络进行了比对,同时是一个很典型的TensorFlow分类器DEMO - Hellcatzm/ClassifierForCifar10_TensorFlow
1. 对Resnet34网络的结构做了一点调节; 2. 增加全局对比度归一化的数据预处理; 3. 修改了Tensor张量的维度顺序(这一点最重要,之前犯了这个低级错误,导致准确率一直上不去)。 前文连接: 基于libtorch的Resnet34残差网络实现——Cifar-10分类 01 —
PyTorch的MNIST手写数字识别 | 本文基于**PyTorch**框架,采用使用PyTorch的nn.Module模块定义多层感知机(MLP)模型实现**MNIST**手写数字识别,在GPU上运行,实现高达98%的测试准确率,并完整展示从数据加载到模型部署的全流程。 PyTorch的模型大致结构普遍相似,也可修改相关参数的更换为其他简单图像分类任务,实测在CIFAR10...