利用pytorch自定义CNN网络（二）：数据集的准备

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MINIST深度学习识别：python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较（三）

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网…

Pytorch写CNN

用Pytorch写了两个CNN网络,数据集用的是FashionMNIST.其中CNN_1只有一个卷积层.一个全连接层,CNN_2有两个卷积层.一个全连接层,但训练完之后的准确率两者差不多,且CNN_1训练时间短得多,且跟两层的全连接的准确性也差不多,看来深度学习水很深,还需要进一步调参和调整网络结构. CNN_1: runnig time:29.795 sec.accuracy: 0.8688 CNN_2: runnig time:165.101 sec.accuracy: 0.8837 imp…

数据挖掘入门系列教程（十二）之使用keras构建CNN网络识别CIFAR10

简介在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十一点五)之CNN网络介绍中,介绍了CNN的工作原理和工作流程,在这一篇博客,将具体的使用代码来说明如何使用keras构建一个CNN网络来对CIFAR-10数据集进行训练. 如果对keras不是很熟悉的话,可以去看一看官方文档.或者看一看我前面的博客:数据挖掘入门系列教程(十一)之keras入门使用以及构建DNN网络识别MNIST,在数据挖掘入门系列教程(十一)这篇博客中使用了keras构建一个DNN网络,并对keras的做了一个入门使用介绍. CIFA…

07_利用pytorch的nn工具箱实现LeNet网络

07_利用pytorch的nn工具箱实现LeNet网络目录一.引言二.定义网络三.损失函数四.优化器五.数据加载和预处理六.Hub模块简介七.总结 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一.引言首先再次安利一篇文章,这篇文章详细介绍了如果使用一个深度神经网络去实现人脸识别,这里面对卷积.池化.全连接.激活函数都有一个较为详细的解释,看完这篇文章,再来看这篇文章,相信会有一种醍醐灌顶之效…

6.keras-基于CNN网络的Mnist数据集分类

keras-基于CNN网络的Mnist数据集分类 1.数据的载入和预处理 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import * from keras.optimizers import SGD,Adam from keras.regularizers imp…

基于深度学习和迁移学习的识花实践——利用 VGG16 的深度网络结构中的五轮卷积网络层和池化层，对每张图片得到一个 4096 维的特征向量，然后我们直接用这个特征向量替代原来的图片，再加若干层全连接的神经网络，对花朵数据集进行训练（属于模型迁移）

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转) 深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普…

【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络AlexNet

上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集.在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络结构,结果简单,层数也很少,这一节中我们讲讲在2012年的Image比赛中大放异彩的AlexNet,并用AlexNet对cifar-10数据进行分类,对比上周的LeNet-5的效果. 什么是AlexN…