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基于tensorflow搭建Resnet18对Cifar10测试集准确率90%.zip下载
weixin_39821260
2021-11-03 20:41:27
基于tensorflow搭建Resnet18对Cifar10测试集准确率90%,仅用了数据增强和损失函数优化方案,简单易懂,内含源码以及训练好了的模型。继续调节参数可以进一步增高准确率,支持交流学习,勿喷 , 相关下载链接:
https://download.csdn.net/download/qq_45852048/36499242?utm_source=bbsseo
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基于tensorflow搭建Resnet18对Cifar10测试集准确率90%,仅用了数据增强和损失函数优化方案,简单易懂,内含源码以及训练好了的模型。继续调节参数可以进一步增高准确率,支持交流学习,勿喷 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/qq_45852048/36499242?utm_source=bbsseo
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cifar-10-batches-py.
zip
cifar-10数据集
从零开始:用
TensorFlow
实现
ResNet
18
在CIFAR-10上的图像分类(含训练技巧)
本文提供了从零开始使用
TensorFlow
实现
ResNet
18
模型并在CIFAR-10数据集上进行图像分类的完整实战指南。文章不仅详细解析了残差连接的核心思想与模型构建过程,还重点分享了针对小数据集的关键训练技巧,包括数据增强、学习率调度和正则化方法,旨在帮助读者实现高精度的分类性能。
tensorflow
2.X实现对CIFAR-10的分类
CIFAR-10 数据集信息
CIFAR10
数据集包含60000张彩色图像,共10类,平均每类6000张图,图像大小是(32, 32)另外加载数据集已经做好了切分,训练集50000张,
测试集
10000张。 #共有:‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’,等十个类 数据集图片(展示)
测试集
和训练集的制作 将
测试集
和训练集打乱并且将数据重复10遍,设置
【
Tensorflow
2.0 正式版教程】
ResNet
分类CIFAR-10
这篇教程我们来实现Kaiming He大神提出的
ResNet
网络,并在CIFAR-10数据及上进行测试,我的测试结果完全复现了论文中的精度。本文中的参数设置、数据增强等内容均遵循原文。 网络
搭建
ResNet
原文: Deep Residual Learning for Image Recognition 这篇文章中提出了像下面这样的经典残差结构,关于这种结构的解读可搜索其他文章,在此不多赘述。 ...
TensorFlow
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卷积神经网络模型
1.Residual Neural Network简介 自AlexNet之后,随着卷积神经网络的不断加深(例如VGGNet和Inception V1分别有19层和22层深)以及一些优化网络性能的想法不断被提出,卷积神经网络能够达到的错误率也在逐渐下降。但是,如果只是简单的将层叠加在一起,增加网路深度,并不会起到什么作用。在增加网络深度的同时,我们还要考虑到梯度消失的问题。具体来讲,因为梯度反向传播...
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