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CNN實(shí)現(xiàn)與訓(xùn)練--------------以cifar10數(shù)據(jù)集為例進(jìn)行演示（基于Tensorflow）

2年前作者：weixin_44119674分類：Toy博客閱讀(22)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了CNN實(shí)現(xiàn)與訓(xùn)練--------------以cifar10數(shù)據(jù)集為例進(jìn)行演示（基于Tensorflow）。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。

本文以cifar10數(shù)據(jù)集為例進(jìn)行演示
（cifar10數(shù)據(jù)集有5萬張3232像素點(diǎn)的彩色圖片，用于訓(xùn)練有1萬張3232像素點(diǎn)的彩色圖片，用于測試）文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-714782.html

import tensorflow as tf
import os
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation, MaxPool2D, Dropout, Flatten

到了這里，關(guān)于CNN實(shí)現(xiàn)與訓(xùn)練--------------以cifar10數(shù)據(jù)集為例進(jìn)行演示（基于Tensorflow）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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Resnet18訓(xùn)練CIFAR10 準(zhǔn)確率95%
準(zhǔn)確率 95.31% 幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)： 1、改模型：原始的resnet18首層使用的7x7的卷積核，CIFAR10圖片太小不適合，要改成3x3的，步長和padding都要一并改成1。因?yàn)閳D太小，最大池化層也同樣沒用，刪掉。最后一個(gè)全連接層輸出改成10。 2、圖片增強(qiáng)不要太多，只要訓(xùn)練集和驗(yàn)證集結(jié)果沒有出
2024年02月02日
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基于timegan擴(kuò)增技術(shù)，進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)擴(kuò)增（Python編程，數(shù)據(jù)集為瓦斯?jié)舛葰怏w數(shù)據(jù)集）
1.數(shù)據(jù)集介紹瓦斯是被預(yù)測氣體，其它列為特征列,原始數(shù)據(jù)一共有472行數(shù)據(jù)，因?yàn)樵紨?shù)據(jù)比較少，所以要對(duì)原始數(shù)據(jù)（總共8列數(shù)據(jù)）進(jìn)行擴(kuò)增。開始數(shù)據(jù)截圖 ?截止數(shù)據(jù)截圖 2. 文件夾介紹 lstm.py是對(duì)未擴(kuò)增的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測試 gan_code.py是數(shù)據(jù)擴(kuò)增文件。 gan_data1.npy保留
2024年02月16日
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【深度學(xué)習(xí)】pytorch——實(shí)現(xiàn)CIFAR-10數(shù)據(jù)集的分類
筆記為自我總結(jié)整理的學(xué)習(xí)筆記，若有錯(cuò)誤歡迎指出喲~ 往期文章：【深度學(xué)習(xí)】pytorch——快速入門 CIFAR-10是一個(gè)常用的圖像分類數(shù)據(jù)集，每張圖片都是 3×32×32，3通道彩色圖片，分辨率為 32×32。它包含了10個(gè)不同類別，每個(gè)類別有6000張圖像，其中5000張用于訓(xùn)練，1000張用于
2024年02月06日
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【Python機(jī)器學(xué)習(xí)】實(shí)驗(yàn)15 將Lenet5應(yīng)用于Cifar10數(shù)據(jù)集（PyTorch實(shí)現(xiàn)）
CIFAR-10 數(shù)據(jù)集由10個(gè)類別的60000張32x32彩色圖像組成，每類6000張圖像。有50000張訓(xùn)練圖像和10000張測試圖像。數(shù)據(jù)集分為五個(gè)訓(xùn)練批次和一個(gè)測試批次，每個(gè)批次有10000張圖像。測試批次包含從每個(gè)類別中隨機(jī)選擇的1000張圖像。訓(xùn)練批次包含隨機(jī)順序的剩余圖像，但一些訓(xùn)練批
2024年02月11日
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【mmdetection】用自己的coco數(shù)據(jù)集訓(xùn)練mask r-cnn并進(jìn)行驗(yàn)證、測試，推理可視化，更改backbone，只針對(duì)某一標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練
本人嘔心瀝血從無到有的摸索，自己邊嘗試邊整理的，其實(shí)耐心多看官方文檔確實(shí)能找到很多東西（下面有官方文檔的鏈接這里就不重復(fù)粘貼了），也為了方便我自己copy語句嘻嘻~ 為什么不是用Windows，作為一個(gè)小白我一開始真的想用windows，因?yàn)槲覒械门潆p系統(tǒng)，但是沒辦法
2024年02月04日
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YOLOv5如何訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集（生活垃圾數(shù)據(jù)集為例）
本文主要介紹如何利用YOLOv5訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集以生活垃圾數(shù)據(jù)集為例子生活垃圾數(shù)據(jù)集（YOLO版）點(diǎn)擊這里直接下載本文生活垃圾數(shù)據(jù)集生活垃圾數(shù)據(jù)集組成： YOLO數(shù)據(jù)有三個(gè)要點(diǎn) images，存放圖片 labes，對(duì)應(yīng)Images圖片的標(biāo)簽 data_txt, 劃分images圖片的數(shù)據(jù)集，形成三個(gè)txt 文件
2024年02月07日
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基于 PyTorch 的 cifar-10 圖像分類
本文的主要內(nèi)容是基于 PyTorch 的 cifar-10 圖像分類，文中包括 cifar-10 數(shù)據(jù)集介紹、環(huán)境配置、實(shí)驗(yàn)代碼、運(yùn)行結(jié)果以及遇到的問題這幾個(gè)部分，本實(shí)驗(yàn)采用了基本網(wǎng)絡(luò)和VGG加深網(wǎng)絡(luò)模型，其中VGG加深網(wǎng)絡(luò)模型的識(shí)別準(zhǔn)確率是要優(yōu)于基本網(wǎng)絡(luò)模型的。 cifar-10 數(shù)據(jù)集由 60000 張分辨
2023年04月24日
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多元線性回歸的python代碼實(shí)現(xiàn)（基于sklearn的波士頓房價(jià)boston數(shù)據(jù)集為例）
基于sklearn自帶數(shù)據(jù)集波士頓房價(jià)數(shù)據(jù)集進(jìn)行多元線性回歸算法代碼實(shí)現(xiàn)，其數(shù)據(jù)集包括13個(gè)特征向量，共計(jì)506個(gè)樣本集。本文代碼實(shí)現(xiàn)步驟如下： 1. 獲取數(shù)據(jù)集 2. 數(shù)據(jù)集切分，老規(guī)矩，80%訓(xùn)練，20%測試 3. 數(shù)據(jù)預(yù)處理（本用例嘗試過歸一化處理，但發(fā)現(xiàn)效果不好，不是每一個(gè)
2024年02月06日
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混淆矩陣Confusion Matrix（resnet34 基于 CIFAR10）
目錄 1.?Confusion Matrix 2. 其他的性能指標(biāo) 3. example 4. 代碼實(shí)現(xiàn)混淆矩陣 5.? 測試，計(jì)算混淆矩陣 6. show 7. 代碼混淆矩陣可以將真實(shí)標(biāo)簽和預(yù)測標(biāo)簽的結(jié)果以矩陣的形式表示出來，相比于之前計(jì)算的正確率acc更加的直觀。如下，是花分類的混淆矩陣：之前計(jì)算的acc = 預(yù)測正確的
2024年02月01日
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機(jī)器學(xué)習(xí)筆記 - 基于自定義數(shù)據(jù)集 + 3D CNN進(jìn)行視頻分類
? ? ? ? 這里主要介紹了基于自定義動(dòng)作識(shí)別數(shù)據(jù)集訓(xùn)練用于視頻分類的 3D 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 。3D CNN 使用三維濾波器來執(zhí)行卷積。內(nèi)核能夠在三個(gè)方向上滑動(dòng)，而在 2D CNN 中它可以在二維上滑動(dòng)。 ? ? ? ? 這里的模型主要基于D. Tran 等人2017年的論文“動(dòng)作識(shí)別的時(shí)空卷積研
2024年01月23日
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