原文：第五講 卷積神經網絡 VGG16 cifar10
以下代碼源自dive into DL T . , 運行時間較長，建議在colab上運行。 ...
2020-05-09 21:15 0 683 推薦指數：
相關推薦
1.定義 dataloader 2.VGG 網絡定義並初始化 3.網絡訓練 4.測試驗證准確率 ...
LeNet – 5網絡 網絡結構為： 輸入圖像是：32x32x1的灰度圖像 卷積核：5x5，stride=1 得到Conv1：28x28x6 池化層：2x2，stride=2 （池化之后再經過激活函數sigmoid） 得到Pool1：14x14x6 卷積核：5x5，stride ...
網絡結構如下： 代碼如下： 注釋： （1）由於筆記本配置的原因，程序沒有跑完，今后有合適的機器再跑； （2）對CIFAR數據集的理解不夠！需要進一步加深； （3）下次更新ResNet18網絡與CIFAR10數據集實戰。 2020.5.16 ...
VGG16內置於Keras，可以通過keras.applications模塊中導入。 --------------------------------------------------------將VGG16 卷積實例化：--------------------------------------------------------------------------------------- ...
CNN02：Pytorch實現VGG16的CIFAR10分類 1、VGG16的網絡結構和原理 VGG的具體網絡結構和原理參考博客： https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8534077.html 該博客不只講了VGG還講了其他卷積神經網絡 ...
過程： View Code 結果： 分析： cifar10數據集比mnist數據集更完整也更復雜，基於cifar數據集進行10分類比mnist有更高的難度，整體的准確率和召回率都普遍偏低，但適當的增加迭代次數和卷積核的大小有助於提升 ...
決定寫tensorflow之cifar10的卷積神經網絡代碼閱讀的文章，因為我自己靜不下心來閱讀，所以寫文章不會讓我貪快閱讀從而沒有思考和中斷了可以接上！！！ 既然是為了自己，所以就按照自己思路啦，有給他人帶來煩惱，請見諒。恩，思路是從 python cifar10 ...