原文:Pytorch訓練網絡測試准確率完整流程及源碼

注:在運行這個源碼之前,需要下載cifar python.tar.gz文件 源碼: import torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np from torch.autograd import Variabl ...

2019-08-15 14:58 0 1195 推薦指數:

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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 ...

Wed Feb 27 06:52:00 CST 2019 0 883
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 ...

Wed Feb 27 05:26:00 CST 2019 1 15070
請問訓練分類准確率很高,但測試卻很低是什么原因呢?

1、最有可能的問題是模型的問題,一個模型的性能好壞並不在於其對訓練集的誤差大小,而在於其對測試集的誤差是否接近於對訓練集的誤差,也就是說,你這種情況,並非是數據本身的問題,而是你的模型還未找到訓練集所蘊含的規律,不具備良好的泛化能力 2、可能出現過擬合了,檢查一下數據是不是不具有代表性. ...

Wed Sep 06 17:59:00 CST 2017 0 1891
Pytorch實現Top1准確率和Top5准確率

之前一直不清楚Top1和Top5是什么,其實搞清楚了很簡單,就是兩種衡量指標,其中,Top1就是普通的Accuracy,Top5比Top1衡量標准更“嚴格”, 具體來講,比如一共需要分10類,每次分 ...

Thu Aug 22 07:34:00 CST 2019 0 2049
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 ...

Thu Feb 28 04:58:00 CST 2019 0 849
網絡 | HTTPS 完整流程

一、HTTPS 握手過程 1.1 TLS 完整握手過程 1.2 單項認證數據 1.3 雙向認證數據 二、包詳細信息(抓包信息 From:WireShark) 1. Client Hello 資源路徑: 握手協議: 函數說明: 2. Server Hello ...

Fri Aug 06 01:50:00 CST 2021 0 126
 
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