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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cifar-10数据集

本文提供了从零开始使用TensorFlow实现ResNet18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。

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

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。 ...

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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