“上篇文章我们讲了Alexnet神经网络的结构与原理,我们知道该网络主要由5个卷积层、3个池化层、3个Affine层和1个Softmax层构成。本文我们将基于libtorch来实现该网络,并对Cifar-10数据进行训练、分类。” 由于原Alexnet网络的输入是3通道227*227图像,而Cifar-10数据集是3通道的32*32图像,如果直接输入3*32*32的图像...
在前文中,我们搭建了Alexnet网络并用于Cifar-10数据集的训练与分类,可是对验证数据分类的准确率只达到56.59%,这个准确率对于比Lenet-5网络更复杂的Alexnet网络来说并不理想,在本文中,我们将在前文的基础上,尝试采取一些措施来提高网络对Cifar-10数据集分类的准确性。 基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Alexnet...
mv cifar-10-python.tar.gz /home/aistudio/data --2023-06-22 19:30:10-- http://ai-atest.bj.bcebos.com/cifar-10-python.tar.gz Resolving ai-atest.bj.bcebos.com (ai-atest.bj.bcebos.com)... 182.61.200.229, 182.61.200.195, 2409:8c04:1001:1002:0:ff:b001:368a Connecting to ai-a...
我没有转换Mat格式的顺序就直接将其数据赋值给Tensor张量,导致网络因为维度顺序不对而不能准确捕获图像特征,因此分类准确率低下。 基于以上原因,我们该错误纠正过来:首先把[Height, Width, Channels]的Mat格式数据转换为[Height, Width, Channels]的Tensor张量,然后再调用Tensor张量的permute函数把数据的维度顺序调整为[...
*五、cifar10数据集下载 六、开始训练 一、安装Julia IDE是Atom,安装和使用教程为:Windows10 Atom安装和运行Julia的使用教程(详细) 二、Flux简介 1.Flux.jl是一个内置于Julia的机器学习框架。它与PyTorch有一些相似之处,就像大多数现代框架一样。 2.Flux是一种优雅的机器学习方法。 它是100%纯Julia堆栈形式,并...
PAGE PAGE 10 基于cifar10数据集深度学习VGG16网络分类识别器设计摘 要众所周知,随着互联网技术和移动终端设备的不断发展,图像资源呈指数增长。巨大的图像资源对当前的计算机视觉技术提出了迫切的要求,例如图像识别和分类。长期以来,图像识别主要通过基于文本的方法进行,但是由于图像中包含的信息的复杂性,仅依靠基于文本...
(5000, 10) (10000, 784) (10000, 10) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 由此可见MNIST数据集是有三部分组成的,即55000个训练数据和标签,5000个验证数据和标签,10000个验证数据和标签组成,每张图片都有对应的标签(0-9),图像数据数据与验证数据都是张量,标签是一种one-hot合适,当表示为”1”时,标签为[0,1,0,...
图2-2 ImageNet 1000个标签分类 由于ImageNet中的数据太过庞大,数据超过1TB,所需要的算力非常大,训练时间非常长。所以我们使用对CIFAR进行测试,这个数据集是 Visual Dictionary(Teaching computers to recognize objects) 的子集,由Alex Krizhevsky、Vinod Nair和Geoffrey Hinton三个教授收集,主要来自Google和各类搜索引擎...
由于原Alexnet网络的输入是3通道227*227图像,而Cifar-10数据集是3通道的32*32图像,如果直接输入3*32*32的图像到Alexnet网络,边缘需要填充大量0值才凑成227*227图像,这既麻烦又增加计算量。同时Cifar-10数据集只有10个种类,输出层的尺寸也需要修改。因此我们对Alexnet网络的输入层尺寸、中间层尺寸和输出层尺寸都稍...
【摘要】 目录 一、安装Julia 二、Flux简介 三、安装Flux和相关依赖库 四、cifar10项目下载 *五、cifar10数据集下载 六、开始训练 一、安装Julia IDE是Atom,安装和使用教程为:Windows10 Atom安装和运行Julia的使用教程(详细) 二、Flux简介 1.Flux.jl是一个内置于Julia的机器学习框架。它与Py... ...