第十二周--卷积神经网络应用

AI100 2023-01-13 13:33:12

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dataloader 里面 shuffle 取不同值有什么区别？DataLoader中的shuffer=False表示不打乱数据的顺序，然后以batch为单位从头到尾按顺序取用数据。shuffer=Ture表示在每一次epoch中都打乱所有数据的顺序，然后以batch为单位从头到尾按顺序取用数据。这样的结果就是不同epoch中的数据都是乱序的。transform 里，取了不同值，这个有什么区别？将tansform中数据改变后会发现图像曝光都不一样，数值越小图片越亮。epoch 和 batch 的区别。

海量的有标记的训练数据，也就是李飞飞团队提供的大规模有标记的数据集ImageNet计算机硬件的支持，尤其是GPU的出现，为复杂的计算提供了强大的支持算法的改进，包括网络结构加深、数据增强（数据扩充）、ReLU、Dropout等AlexNet之后，深度学习便一发不可收拾，分类准确率每年都被刷榜，下图展示了模型的变化情况，随着模型的变深，Top-5的错误率也越来越低，目前已经降低到了3.5%左右，同样的ImageNet数据集，人眼的辨识错误率大概为5.1%，也就是深度学习的识别能力已经超过了人类。

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文章转自：https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/80011656 文章目录 1、卷积神经网络的概念2、发展过程3、如何利用CNN实现图像识别的任务4、CNN的特征5、CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10、ZFNet10.1 意义10.2 实现方法10.3 训练细节10.4 卷积网络可视化10.6 总结 11、VGGNet11.1 结构11.2 网络特点：11.3 分

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