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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 ...

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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 ...

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 ...