训练模型,迭代50次: 查看训练模型loss和accuracy: 精度图像如下所示: 评估模型: 用测试集来验证模型好坏,50次迭代准确度为79.75%。可以继续调节卷积层,池化层,隐藏层,数据集批量大小,迭代次数来提高模型 ...
. . 下载CIFAR 数据 . . TensorFlow 的数据读取机制 实验脚本: . . 实验:将CIFAR 数据集保存为图片形式 . . 训练模型 . . 在TensorFlow 中查看训练进度 . . 测试模型效果 使用TensorBoard查看性能验证情况: 拓展阅读 关于CIFAR 数据集, 读者可以访问它的官方网站https: www.cs.toronto.edu kriz ci ...
2019-03-08 22:48 0 1109 推荐指数:
训练模型,迭代50次: 查看训练模型loss和accuracy: 精度图像如下所示: 评估模型: 用测试集来验证模型好坏,50次迭代准确度为79.75%。可以继续调节卷积层,池化层,隐藏层,数据集批量大小,迭代次数来提高模型 ...
基于Kaggle的图像分类(CIFAR-10) Image Classification (CIFAR-10) on Kaggle 一直在使用Gluon’s data package数据包直接获得张量格式的图像数据集。然而,在实际应用中,图像数据集往往以图像文件的形式存在。将从原始图像 ...
过程: View Code 结果: 分析: cifar10数据集比mnist数据集更完整也更复杂,基于cifar数据集进行10分类比mnist有更高的难度,整体的准确率和召回率都普遍偏低,但适当的增加迭代次数和卷积核的大小有助于提升 ...
cifar10数据集 CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图片 :飞机( airplane )、汽车( automobile )、鸟类 ...
前言 本文与前文对手写数字识别分类基本类似的,同样图像作为输入,类别作为输出。这里不同的是,不仅仅是使用简单的卷积神经网络加上全连接层的模型。卷积神经网络大火以来,发展出来许多经典的卷积神经网络模型,包括VGG、ResNet、AlexNet等等。下面将针对CIFAR-10数据集,对图像进行分类 ...
1、CIFAR-10,是一个用于做图像分类研究的数据集。 由60000个图片组成 6万个图片中,5万张用于训练,1万张用于测试 每个图片是32x32像素 所有图片可以分成10类 每个图片都有一个标签,标记属于哪一个类 测试集中一个类对应1000张图 训练集中将5万张 ...
医学图像识别的问题 如果将CNN应用于医学图像,首要面对的问题是训练数据的缺乏。因为CNN的训练数据都需要有类别标号,这通常需要专家来手工标记。要是标记像ImageNet这样大规模的上百万张的训练图像,简直是不可想象的。 因为CNN的参数多,必须依靠大规模的训练数据才能防止过度拟合 ...
本文将会介绍如何利用Keras来搭建著名的ResNet神经网络模型,在CIFAR-10数据集进行图像分类。 数据集介绍 CIFAR-10数据集是已经标注好的图像数据集,由Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton三人收集,其访问网址 ...