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Python基于PyTorch實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模型(CNN分類(lèi)算法)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

2年前作者：胖哥真不錯(cuò)分類(lèi)：Toy博客閱讀(25)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了Python基于PyTorch實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模型(CNN分類(lèi)算法)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

說(shuō)明：這是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目（附帶數(shù)據(jù)+代碼+文檔+視頻講解），如需數(shù)據(jù)+代碼+文檔+視頻講解可以直接到文章最后獲取。

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1.項(xiàng)目背景

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)稱(chēng)為卷積網(wǎng)絡(luò)，與普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別是它的卷積層內(nèi)的神經(jīng)元只覆蓋輸入特征局部范圍的單元，具有稀疏連接（sparse connectivity）和權(quán)重共享（weight shared）的特點(diǎn)，而且其中的過(guò)濾器可以做到對(duì)圖像關(guān)鍵特征的抽取。因?yàn)檫@一特點(diǎn)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別方面能夠給出更好的結(jié)果。?

本項(xiàng)目通過(guò)基于PyTorch實(shí)現(xiàn)Minst數(shù)據(jù)集卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模型。

2.數(shù)據(jù)獲取

本次建模數(shù)據(jù)來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)(本項(xiàng)目撰寫(xiě)人整理而成)，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)如下：

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3.數(shù)據(jù)預(yù)處理

3.1?查看數(shù)據(jù)

查看數(shù)據(jù)：

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關(guān)鍵代碼：

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3.2 數(shù)據(jù)集形狀查看

數(shù)據(jù)集形狀：

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關(guān)鍵代碼如下： ?

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4.探索性數(shù)據(jù)分析

4.1?查看圖片

用Matplotlib工具的imshow?()方法繪制圖片：

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5.特征工程

5.1 建立特征數(shù)據(jù)和標(biāo)簽數(shù)據(jù)

關(guān)鍵代碼如下：

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6.構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模型

主要使用CNN層網(wǎng)絡(luò)，用于目標(biāo)分類(lèi)。

6.1?模型構(gòu)建

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6.2?迭代過(guò)程

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7. 模型評(píng)估

7.1 評(píng)估指標(biāo)及結(jié)果

評(píng)估指標(biāo)主要包括準(zhǔn)確率、查準(zhǔn)率、查全率(召回率)、F1分值等等。

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過(guò)上表可以看到，模型的準(zhǔn)確率為99.14%,F1分值為0.9914，模型效果較好。

7.2 分類(lèi)報(bào)告

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從上圖可以看出，分類(lèi)為0的F1分值為0.99；分類(lèi)為1的F1分值為0.99；分類(lèi)為2的F1分值為0.99等等。

8.結(jié)論與展望

綜上所述，本項(xiàng)目基于PyTorch實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模型并對(duì)模型進(jìn)行了評(píng)估，最終證明了我們提出的模型效果較好。

# 本次機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)所需的資料，項(xiàng)目資源如下：
 
# 項(xiàng)目說(shuō)明：

# 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1-21WvYyFkGZyghHo7RiGhQ 
# 提取碼：nw36

?更多項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，詳見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)合集列表：

機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)合集列表_機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目_胖哥真不錯(cuò)的博客-CSDN博客文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-605666.html

到了這里，關(guān)于Python基于PyTorch實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模型(CNN分類(lèi)算法)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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