這里使用的數據集仍然是CIFAR ,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 六 與MNIST類似,TensorFlow中也有一個下載和導入CIFAR數據集的代碼文件,不同的是,自從Tens ...
2018-05-04 13:07 1 5298 推薦指數:
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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: ...
1.數據加載 數據來源為Cifar10,可以從這里下載,我下載的是二進制版本,好像python版本更方便.下載完成后需要處理數據,代碼如下所示,最后得到的數據格式為32*32*3的矩陣. 2.模型定義及訓練 3.參考內容 https ...
此代碼運行較慢,單次遍歷需要近15分鍾,由此可見兩層全連接層2048個神經元遠遠拖慢運行速度 ...
注意理解resnet網絡結構 ...
VGGNet共有13層卷積層,3層全連接層,共16層,單次遍歷需要12小時 ...