用CNN對CIFAR10進行分類(pytorch)
CIFAR10有60000個\(32*32\)大小的有顏色的圖像,一共10種類別,每種類別有6000個。 訓練集一共50000個圖像,測試集一共10000個圖像。 先載入數據集 再定義網絡架構 開始訓練! 下面是損失的輸出 看看在驗證集上的表現如何! 以及它的輸出 ...
CIFAR10有60000個\(32*32\)大小的有顏色的圖像,一共10種類別,每種類別有6000個。 訓練集一共50000個圖像,測試集一共10000個圖像。 先載入數據集 再定義網絡架構 開始訓練! 下面是損失的輸出 看看在驗證集上的表現如何! 以及它的輸出 ...
基於CNN的CIFAR10圖像分類 完整代碼如下: cifar10教程補充內容 更優選的網絡,類似VGG 這個網絡比前面那個准確率更高一些. 顯示圖片及標簽 顯示一些訓練集中的照片: 顯示預測結果和實際結果: ...
原文:https://blog.csdn.net/zzulp/article/details/76358694 View Code 實驗結果: ...
CNN02:Pytorch實現VGG16的CIFAR10分類 1、VGG16的網絡結構和原理 VGG的具體網絡結構和原理參考博客: https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8534077.html 該博客不只講了VGG還講了其他卷積神經網絡 ...
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loss和梯度值 第三部分:將數據和模型輸入,使用batch_size數據進行模型參數的訓練 第一 ...
這里使用的數據集仍然是CIFAR-10,由於之前寫過一篇使用AlexNet對CIFAR數據集進行分類的文章,已經詳細介紹了這個數據集,當時我們是直接把這些圖片的數據文件下載下來,然后使用pickle進行反序列化獲取數據的,具體內容可以參考這里:第十六節,卷積神經網絡之AlexNet網絡實現 ...