pytorch识别CIFAR10：训练ResNet-34（准确率80%）
。 ResNet可以有效的消除卷积层数增加带来的梯度弥散或梯度爆炸问题。 ResNet的核心思想是 ...
相关推荐
pytorch识别CIFAR10：训练ResNet-34（微调网络，准确率提升到85%）
版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com 在前一篇中的ResNet-34残差网络，经过训练准确率只达到80%。 这里对网络做点小修改，在最开始的卷积层中用更小（3*3）的卷积核，并且不缩小图片尺寸，相应的最后的平均池化的核改为 ...
pytorch识别CIFAR10：训练ResNet-34（数据增强，准确率提升到92.6%）
版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com 在前一篇中的ResNet-34残差网络，经过减小卷积核训练准确率提升到85%。 这里对训练数据集做数据增强： 1、对原始32*32图像四周各填充4个0像素（40*40），然后随机裁剪成32*32 ...
pytorch识别CIFAR10：训练ResNet-34（自定义transform，动态调整学习率，准确率提升到94.33%）
版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com 前面通过数据增强，ResNet-34残差网络识别CIFAR10，准确率达到了92.6。 这里对训练过程增加2个处理： 1、训练数据集做进一步处理：对图片随机加正方形马赛克。 2、每50 ...
Resnet34结构图
...
Pytorch学习：实现ResNet34网络
深度残差网络ResNet34的总体结构如图所示。 该网络除了最开始卷积池化和最后的池化全连接之外，网络中有很多相似的单元，这些重复单元的共同点就是有个跨层直连的shortcut。 ResNet中将一个跨层直连的单元称为Residual block。 Residual block ...
Calech101数据集ResNet34
本博文内容： Caltech101数据集； 神经网络（模型、工具、目录） 编写代码 一、Caltech101数据集； 下载链接 这个数据集包含了101类的图像,每类大约有40 ...
ResNet
1 前言 ResNet 是残差网络(Residual Network)的缩写，是一种作为许多计算机视觉任务主干的经典神经网络。ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，ResNet最根本的突破在于它使得我们可以训练成功非常深的神经网路 ...