卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一类具有特殊结构的神经网络，在图像识别和语音识别领域领域具有不可替代的作用。CNN的神奇之处在于它考虑了图像数据的特点，通过特殊的卷积和池化结构，在减少参数的同时可以提取到更加抽象的图像特征。卷积的意义数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度
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2023-08-18 18:02:23
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Caffe的设计Caffe遵循了神经网络的一个假设：所有的计算都是以layer形式表示的，layer的作用就是根据输入数据，输出一些计算以后的结果。以卷积为例，就是输入一副图像，然后与这一层的参数(filter)进行卷积运算，然后输出卷积的结果。每一个layer需要进行两种运算:（1）forward，从输入计算输出；（2）backward根据上面的梯度(gradient)来计算相对于输入的梯度。在
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2023-07-10 13:40:12
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1、基本概念卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是机器视觉中应用最为广泛的算法，主要用于图像分类、识别，其识别率比肉眼更高。对于全连接神经网络而言，当输入特征值、中间隐藏层数量增加时，会造成参数的总数明显增多，从而导致运算速度极具下降以及过拟合的问题。因此需要使用更为合理的模型来减少参数的个数，即卷积神经网络。过拟合问题是指当网络参数过多时，模型就会
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2023-11-01 15:17:22
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络
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2023-08-10 10:09:55
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导入CIFAR数据集import os
import numpy as np
import pickle as p
'''
根据文件目录结构 共5个训练文件 每个文件有10000条数据
所以批量导入CIFAR数据集 每次为10000条
'''
def load_CIFAR_batch(filename):
'''load single batch of cifar'''
with
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2023-09-04 17:08:00
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文章目录0 CIFAR-10数据集简介1 下载CIFAR-10数据集1.1 查看数据集的组成2 装载数据集并可视化2.1 装载cifar10数据集2.2 可视化数据集3 构建AlexNet网络3.1 AlexNet简介3.2AlexNet的主要贡献3.3 用torch.nn搭建AlexNet3.4 初始化网络参数4 选择优化器5 开始训练+测试并保存模型5.1保存模型6 使用Tensorboar
# PyTorch CIFAR-100: 一个图像分类任务的实践
在机器学习和深度学习领域，图像分类任务一直是一个重要的研究方向。而CIFAR-100数据集则是一个常用的用于图像分类任务的数据集之一。本文将介绍如何使用PyTorch库来进行CIFAR-100数据集的图像分类任务，并提供相应的代码示例。
## 什么是CIFAR-100数据集？
CIFAR-100数据集是一个包含100个类别的图
原创
2024-01-17 07:52:59
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总体介绍到目前为止，我们已经对神经网络、卷积神经网络已经有了基本的概念了，下面我们将继续进阶，对卷积神经网络进行更深入的学习，为此，我们选择了对CIFAR-10 数据集进行分类的例子。对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类，这些图像涵盖了10个类别：飞机， 汽车， 鸟， 猫， 鹿， 狗， 青蛙， 马， 船以及卡车。
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2023-11-14 10:24:18
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Keras是一套构建深度学习模型的高级API，使用Keras可以使构建深度学习模型和摆乐高积木类似，使用不同的组件构建模型即可，不需要复杂的深度学习网络构造。CIFAR10数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。内容如下对于多分类图像识别问题，我们最常采用的方法就是卷积神经网络，重点在于构造合适的网络结构，使得训练精度尽可能高。我们先给出代码，然后对代
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2023-10-21 21:13:41
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Tensorflow 2.0卷积神经网络cifar-10数据集图像分类1、cifar 10 数据集简介2、数据导入3、CNN模型搭建4、模型编译训练5、模型评估及预测6、拓展学习之独立热编码实现 1、cifar 10 数据集简介 cifar 10相比于MNIST数据集而言更为复杂，其拥有10个种类**（猫、飞机、汽车、鸟、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车）**，这十大
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2023-10-12 13:23:14
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CIFAR-10数据集简介CIFAR-10是由Hinton的学生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever整理的一个用于普适物体的小型数据集。它一共包含10个类别的RGB彩色图片：飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙类、马、船：数据集包含50000张训练图片和10000张测试图片，与MNIST手写数字数据集的区别：
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2023-08-21 01:49:06
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先前只有自己的游戏本有一块GTX1050的GPU，所以对于官方的卷积神经网络教程，仅仅是按照自己的理解将教程简单化，具体见博客卷积神经网络：CIFAR-10训练和测试（单块GPU），现如今导师提供了具有两块GTX1080TiGPU 的工作站，硬件条件支持了，所以就将此教程完全实现一遍。源码见：https://github.com/skloisMary/cifar10-CNN1. tf.app.fl
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2023-10-12 13:21:30
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目录一、实验目的二、算法步骤 三、实验结果一、实验目的采用CIFAR10图像数据集中的猫狗图像集或kaggle的猫狗图像数据集对经典深度卷积神经网络模型VGG16进行分类识别训练和测试。二、算法步骤1、加载数据集： 从本地地址path加载数据集(共有25000张jpg猫和狗的图像)中的图片，其中
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2023-10-07 09:37:07
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一、Inception1. Inception v1目的 通过设计一个稀疏网络结构，但是能够产生稠密的数据，既能增加神经网络表现，又能保证计算资源的使用效率。结构 图1-1 Inception v1结构图
特点 共4个通道，其中3个卷积通道分别使用、、的卷积核，保证了每个通道的感受野大小不同，从而获得不同尺度的特征；1个池化通道采用最大池化操作，以减少空间大小，降低过度拟合。 使用的卷积
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2023-11-12 09:22:10
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## 构建多层卷积神经网络
softmax模型在MNIST上只有91%正确率，而卷积神经网络会达到大概99.2%的准确率，还是比较让人满意。
### 权重初始化
为了创建这个模型，我们需要创建大量的权重和偏置项。这个模型中的权重在初始化时应该加入少量的噪声来打破对称性以及避免0梯度。由于我们使用的是ReLU神经元，因此比较好的做法是用一个较小的正数来初始化偏置项，以避免神经元节点输出恒为0的问题（
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2023-12-26 16:55:59
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目录卷积神经网络发展史BenchMarkCNN提出AlexNetVGGBatchNormalizationInceptionV3ResNetEfficientNet迁移学习数据增强三维卷积从图像分类到目标识别实例：猫狗大战处理数据集：删除不是jpg的文件数据增强以InceptionV3为例构建模型训练模型准确率比较预测附：以InceptionV3为例的代码附：自建CNN代码报错 卷积神经网络发展
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2023-05-24 00:15:57
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按课程案例，动手完成编编码实践。 可尝试采用不同的学习率、单批次样本数、训练轮数等超参数，或是改变模型结构（例如：增加卷积层、池化层或全连接层的数量）让模型的准确率达到70%。 提交要求： 1、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件（.ipynb 格式） 2、作为附件上传 评分标准： 1、完成CIFAR10图像识别问题的卷积神经网络的建模与应用（必须采用卷积神经网络），有完整的代码，模型能运行，准
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2023-10-19 22:28:01
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2 卷积神经网络在图像处理中，往往把图像表示为像素的向量，比如一个1000×1000的图像，可以表示为一个1000000的向量。在上一节中提到的神经网络中，如果隐含层数目与输入层一样，即也是1000000时，那么输入层到隐含层的参数数据为1000000×1000000=10^12，这样就太多了，基本没法训练。所以图像处理要想练成神经网络大法，必先减少参数加快速度。就跟辟邪剑谱似的，普通人练得很挫，
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2024-01-12 14:42:56
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一、实验要求在计算机上验证和测试Pytorch卷积神经网络对树叶分类的效果，测试卷积神经网络的训练效果，同时查阅相关资料。实验目的1、掌握PyTorch的基本使用；2、掌握PyTorch的卷积神经网络；3、掌握PyTorch的图像分类训练流程；三、实验内容实验步骤请对classify-leaves数据集，设计卷积神经网络，用train.csv做测试，test.csv做测试。 本来想训练了3个优秀的
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2023-12-26 14:12:37
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正好闲暇，将前段时间搁浅的官方cifar-10的例子运行了一遍。我只有一个GPU，所以并没有完全照搬官方的代码， 而是在此基础上，结合自己的理解，对代码进行了修改，总共有三个子文件，每个文件具体作用如下表所示。文件作用cifar10_input.py读取本地CIFAR-10的二进制文件格式，定义函数distorted_inputs获得训练数据和inputs函数获取测试数据cifar10
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2023-11-20 08:28:51
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