1.定义 dataloader 2.VGG 网络定义并初始化 3.网络训练 4.测试验证准确率 ...
CNN :Pytorch实现VGG 的CIFAR 分类 VGG 的网络结构和原理 VGG的具体网络结构和原理参考博客: https: www.cnblogs.com guoyaohua p .html 该博客不只讲了VGG还讲了其他卷积神经网络的网络结构,比较详细,容易理解。 基于Pytorch的VGG的CIFAR 分类Python代码实现 整体代码: 代码详解: 该代码与我的上一篇博客关于Le ...
2019-04-18 10:54 0 1736 推荐指数:
1.定义 dataloader 2.VGG 网络定义并初始化 3.网络训练 4.测试验证准确率 ...
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 ...
CIFAR10有60000个\(32*32\)大小的有颜色的图像,一共10种类别,每种类别有6000个。 训练集一共50000个图像,测试集一共10000个图像。 先载入数据集 再定义网络架构 开始训练! 下面是损失的输出 看看在验证集上的表现如何! 以及它的输出 ...
以下代码源自dive into DL T2.0, 运行时间较长,建议在colab上运行。 ...
原文:https://blog.csdn.net/zzulp/article/details/76358694 View Code 实验结果: ...
数据的下载: (共有三个版本:python,matlab,binary version 适用于C语言) http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz http://www.cs.toronto.edu/~kriz ...
1. 什么是CNN 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。 我们先来看卷积 ...
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