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基于CNN的CIFAR10图像分类 完整代码如下： cifar10教程补充内容 更优选的网络,类似VGG 这个网络比前面那个准确率更高一些. 显示图片及标签 显示一些训练集中的照片： 显示预测结果和实际结果： ...

1.数据加载 　　数据来源为Cifar10,可以从这里下载,我下载的是二进制版本,好像python版本更方便.下载完成后需要处理数据,代码如下所示,最后得到的数据格式为32*32*3的矩阵. 2.模型定义及训练 3.参考内容 　　https ...

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此代码运行较慢，单次遍历需要近15分钟，由此可见两层全连接层2048个神经元远远拖慢运行速度 ...

注意理解resnet网络结构 ...

VGGNet共有13层卷积层，3层全连接层，共16层，单次遍历需要12小时 ...

这里使用的数据集仍然是CIFAR-10，由于之前写过一篇使用AlexNet对CIFAR数据集进行分类的文章，已经详细介绍了这个数据集，当时我们是直接把这些图片的数据文件下载下来，然后使用pickle进行反序列化获取数据的，具体内容可以参考这里：第十六节，卷积神经网络之AlexNet网络实现 ...