pytorch識別CIFAR10：訓練ResNet-34（微調網絡，准確率提升到85%）
版權聲明：本文為博主原創文章，歡迎轉載，並請注明出處。聯系方式：460356155@qq.com 在前一篇中的ResNet-34殘差網絡，經過訓練准確率只達到80%。 這里對網絡做點小修改，在最開始的卷積層中用更小（3*3）的卷積核，並且不縮小圖片尺寸，相應的最后的平均池化的核改為 ...
原文：pytorch識別CIFAR10：訓練ResNet-34（准確率80%）
版權聲明：本文為博主原創文章，歡迎轉載，並請注明出處。聯系方式： qq.com CNN的層數越多，能夠提取到的特征越豐富，但是簡單地增加卷積層數，訓練時會導致梯度彌散或梯度爆炸。 何凱明 年提出了殘差神經網絡，即Reset，並在ILSVRC 的分類比賽中獲得冠軍。 ResNet可以有效的消除卷積層數增加帶來的梯度彌散或梯度爆炸問題。 ResNet的核心思想是網絡輸出分為 部分恆等映射 identi ...
2019-02-26 21:26 1 15070 推薦指數：
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