关于LeNet-5 LeNet5的Pytorch实现在网络上已经有很多了,这里记录一下自己的实现方法。 LeNet-5出自于Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition中,被用于手写数字识别,也是首批在图像识别中运用了卷积的网络 ...
利用LeNet 训练cifar 数据集,跑了 个epoch,准确率只有 . ,不是很理性,主要是LeNet 网络结构过于简单 ...
2020-01-09 20:26 0 236 推荐指数:
关于LeNet-5 LeNet5的Pytorch实现在网络上已经有很多了,这里记录一下自己的实现方法。 LeNet-5出自于Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition中,被用于手写数字识别,也是首批在图像识别中运用了卷积的网络 ...
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 前面几篇文章介绍了MINIST,对这种简单图片的识别,LeNet-5可以达到99%的识别率。 CIFAR10是另一个著名的深度学习图像分类识别数据集,比MINIST更复杂,而且是RGB彩色图片 ...
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 AlexNet在2012年ImageNet图像分类任务竞赛中获得冠军。网络结构如下图所示: 对CIFAR10,图片是32*32,尺寸远小于227*227,因此对网络结构和参数需做微调 ...
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 VGGNet在2014年ImageNet图像分类任务竞赛中有出色的表现。网络结构如下图所示: 同样的,对32*32的CIFAR10图片,网络结构做了微调:删除了最后一层最大池化,具体参见网络 ...
我们学习Caffe提供的简单例程,目的是为了让初学者轻松上手,以examples/cifar10/为例,主要用于小图片的分类。 1 cifar10数据集 60000张32*32彩色图片,50000张训练,10000张测试 下载cifar10数据集:http ...
下载数据集 Cifar10数据集总共有6万张32*32像素点的彩色图片和标签,涵盖十个分类:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。 其中5万张用于训练,1万张用于测试。 搭建网络结构 编译模型 训练模型 ...