CIFAR10 數據集分類
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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 ...
項目介紹 本項目采用pytorch實現了LeNet網絡,應用CIFAR-10數據集圖片分類。 代碼:https://github.com/pxlsdz/pytorch-LeNet-CIFAR-10 數據集介紹 CIFAR-10 數據集由 10 個類別的 60000 張 32x32 彩色圖像 ...
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 ...
關於LeNet-5 LeNet5的Pytorch實現在網絡上已經有很多了,這里記錄一下自己的實現方法。 LeNet-5出自於Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition中,被用於手寫數字識別,也是首批在圖像識別中運用了卷積的網絡 ...