困惑点有两个:①居然下降那么快②我照着传统CNN模型改改,为什么只能降到30%,而且还在50+ epochs。 然后Alex又来了一句,我们的改良CNN已经把Cifar-10的错误率降到了11%。难怪LeCun会说:已解决CIFAR-10,目标 ImageNet(ILSVRC)。 1.2 快速简易结构 已有的测试推出了一个Cifar-10的CNN深度、广度基本结构,理论上这...
运行环境:Google Colab 数据:PyTorch 自带的 CIFAR-10 图片数据集 代码+注释如下。 第一步,下载数据,抽取 10%的样本 # 导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportnumpyasnpimporttorch.nn.functional...
包含多个类别,适用于多类别图像分类任务。 CNN在CIFAR-10数据库上的应用:在CIFAR-10数据库上,CNN被广泛用于目标识别任务。研究人员使用不同的CNN架构、超参数和训练技巧来实现高性能的图像分类模型。通过对CIFAR-10数据集进行训练,CNN可以自动地学习到各种特征,并实现准确的图像分类。 4.部分核心程序 %定义网络层 la...
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64, shuffle=False) 模型定义 接下来,我们定义一个简单的卷积神经网络。该网络包含三个卷积层,两个池化层,以及两个全连接层。 importtorc...
本示例教程将会演示如何使用飞桨的卷积神经网络来完成图像分类任务。这是一个较为简单的示例,将会使用一个由三个卷积层组成的网络完成cifar10数据集的图像分类任务。 - 飞桨AI Studio
1 cifar10 数据介绍1.1 数据来源官方网址: CIFAR-10 and CIFAR-100 datasetsCIFAR-10 是一个图像分类数据集,其中包含 10 类不同类型的彩色图片,每类图片有 6000 张,共计 60000 张图片。每张图片的分辨率为 32x…
我最近学了TensorFlow教程上的一个例子,即采用CNN对cifar10数据集进行分类。在看源代码的时候,看完后有一种似懂非懂的感觉,又考虑到这个样例涵盖了tensorflow的大部分语法知识,包括QueueRunners机制、Tensorboard可视化和多GPU数据并行编程等。“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行”,于是我便照着自己的理解和记忆来重新...
CNN在CIFAR-10数据库上的应用: 在CIFAR-10数据库上,CNN被广泛用于目标识别任务。研究人员使用不同的CNN架构、超参数和训练技巧来实现高性能的图像分类模型。通过对CIFAR-10数据集进行训练,CNN可以自动地学习到各种特征,并实现准确的图像分类。 4.部分核心程序 ...
构建一个卷积神经网络实现对CIFAR-10数据集的识别,CNN使用3个同卷积操作(步长为1,same),卷积层后面接池化层,实现特征降维。最后再用均值池化得到10个特征,输入softmax实现分类。 接下来是来自灵魂画手的网络结构图: 手绘网络结构草图 实验结论,卷积核的通道数等于输入的通道数,因为要对应每一层通道做卷积;卷积核的...
1.1 Cifar-10的训练走向 Alex的论文里可能困惑最大的就是这张奇葩的图。使用了ReLu的CNN在batchsize为100的训练中,epoch 5(2500次迭代,显卡好点只要80s)就把验证集错误率降到了25%。 而Tanh则要花上35个epoch。困惑点有两个:①居然下降那么快②我照着传统CNN模型改改,为什么只能降到30%,而且还在50+ epochs...