下面我們來嘗試實現對CIFAR-10數據集的分類,步驟如下: 1.使用torchvision加載並預處理CIFAR-10數據集 2.定義網絡 3.定義損失函數和優化器 4.訓練網絡並更新網絡參數 5.測試網絡 CIFAR-10數據加載及預處理 CIFAR-101是一個常用的彩色圖片數據集 ...
最近在學習Pytorch,先照着別人的代碼過一遍,加油 加載數據集 划分數據集為訓練集和測試集 展示一個mini batch中的圖片 定義網絡結構,挺方便的 開始訓練網絡 一共有三個步驟。輸入數據,前向傳播 反向傳播,更新參數 檢查一下網絡在一個batch內的效果如何 測試集上計算正確率 可以看到,在CIFAR 上的正確率為 ,網絡訓練還是有些效果的。 ...
2020-11-08 11:56 0 931 推薦指數:
下面我們來嘗試實現對CIFAR-10數據集的分類,步驟如下: 1.使用torchvision加載並預處理CIFAR-10數據集 2.定義網絡 3.定義損失函數和優化器 4.訓練網絡並更新網絡參數 5.測試網絡 CIFAR-10數據加載及預處理 CIFAR-101是一個常用的彩色圖片數據集 ...
僅僅為了學習Keras的使用,使用一個四層的全連接網絡對MNIST數據集進行分類,網絡模型各層結點數為:3072: : 1024 : 512:10; 使用50000張圖片進行訓練,10000張測試: 訓練過程中,損失和正確率曲線: 可以看到,訓練集的損失在一直降低,而測試集 ...
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 ...
人的理想志向往往和他的能力成正比。 —— 約翰遜 最近一直在使用pytorch深度學習框架,很想用pytorch搞點事情出來,但是框架中一些基本的原理得懂!本次,利用pytorch實現ResNet神經網絡對cifar-10數據集進行分類。CIFAR-10包含60000張32*32 ...
cifar10主要是由32x32的三通道彩色圖, 總共10個類別,這里我們使用殘差網絡構造網絡結構 網絡結構: 第一層:首先經過一個卷積,歸一化,激活 32x32x16 -> 32x32x16 第二層: 通過一多個殘差模型 殘差模塊的網絡構造 ...
CIFAR-10.(Canadian Institute for Advanced Research)是由 Alex Krizhevsky、Vinod Nair 與 Geoffrey Hinton 收集的一個用於圖像識別的數據集,60000個32*32的彩色圖像,50000個training ...
基於Kaggle的圖像分類(CIFAR-10) Image Classification (CIFAR-10) on Kaggle 一直在使用Gluon’s data package數據包直接獲得張量格式的圖像數據集。然而,在實際應用中,圖像數據集往往以圖像文件的形式存在。將從原始圖像文件 ...
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 ...