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：用fastai ResNet50訓練CIFAR10，85%准確度
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 Fastai是在pytorch上封裝的深度學習框架，效果出眾，以下是訓練CIFAR 的過程。 導入庫 from fastai import from fastai.vision import from fastai.callbacks import CSVLogger, SaveModelCallback 驗證集上訓練 ...
2019-05-25 20:17 1 1533 推薦指數：
相關推薦
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：460356155@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2015年提出了殘差神經網絡，即Reset，並在ILSVRC-2015的分類比賽中獲得冠軍 ...
pytorch識別CIFAR10：訓練ResNet-34（數據增強，准確率提升到92.6%）
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，經過減小卷積核訓練准確率提升到85%。 這里對訓練數據集做數據增強： 1、對原始32*32圖像四周各填充4個0像素（40*40），然后隨機裁剪成32*32 ...
Resnet50
ResNet在2015年被提出，在ImageNet比賽Classification任務上獲得第一名。 因為它“簡單與實用”並存，很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基礎上完成的，圖像檢測, 圖像分割，圖像識別等領域都紛紛使用ResNet。 Alpha zero也使用 ...
ResNet50結構
ResNet50結構 ResNet簡介 隨着網絡的加深，出現了訓練集准確率下降的現象，可以確定這不是由於Overfit過擬合造成的(過擬合的情況訓練集應該准確率很高)；針對這個問題提出了一種全新的網絡，稱為深度殘差網絡，允許網絡盡可能的加深，其中引入了全新的結構如圖。 殘差 ...
pytorch識別CIFAR10：訓練ResNet-34（自定義transform，動態調整學習率，准確率提升到94.33%）
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 前面通過數據增強，ResNet-34殘差網絡識別CIFAR10，准確率達到了92.6。 這里對訓練過程增加2個處理： 1、訓練數據集做進一步處理：對圖片隨機加正方形馬賽克。 2、每50 ...
ResNet50的tensorflow實現
了resnet50，但是我沒訓練，因為沒有好的224*224的數據集，硬盤太小，大的程序也跑不起來，今天把代碼貼出來， ...
深度解析 MLPerf 競賽 Resnet50 訓練單機最佳性能
作者：柏宏 MLPerf是一套衡量機器學習系統性能的權威標准，於2018年由谷歌、哈佛、斯坦福、百度等機構聯合發起成立，每年定期公布榜單成績，它將在標准目標下訓練或推理機器學習模型的時間，作為一套系統性能的測量標准。MLPerf訓練任務包括圖像分類（ResNet50）、目標物體檢測（SSD ...