本文参考自:https://stackoverflow.com/questions/43979449/higher-validation-accuracy-than-training-accurrac ...
注:在运行这个源码之前,需要下载cifar python.tar.gz文件 源码: import torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np from torch.autograd import Variabl ...
2019-08-15 14:58 0 1195 推荐指数:
本文参考自:https://stackoverflow.com/questions/43979449/higher-validation-accuracy-than-training-accurrac ...
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 ...
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 CNN的层数越多,能够提取到的特征越丰富,但是简单地增加卷积层数,训练时会导致梯度弥散或梯度爆炸。 何凯明2015年提出了残差神经网络,即Reset,并在ILSVRC-2015的分类比赛中获得冠军 ...
1、最有可能的问题是模型的问题,一个模型的性能好坏并不在于其对训练集的误差大小,而在于其对测试集的误差是否接近于对训练集的误差,也就是说,你这种情况,并非是数据本身的问题,而是你的模型还未找到训练集所蕴含的规律,不具备良好的泛化能力 2、可能出现过拟合了,检查一下数据是不是不具有代表性. ...
之前一直不清楚Top1和Top5是什么,其实搞清楚了很简单,就是两种衡量指标,其中,Top1就是普通的Accuracy,Top5比Top1衡量标准更“严格”, 具体来讲,比如一共需要分10类,每次分 ...
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 ...
一、HTTPS 握手过程 1.1 TLS 完整握手过程 1.2 单项认证数据 1.3 双向认证数据 二、包详细信息(抓包信息 From:WireShark) 1. Client Hello 资源路径: 握手协议: 函数说明: 2. Server Hello ...
一、例子 二、整体代码 ...