Advertisement

在MNIST和CIFAR-10数据集上训练AlexNet模型

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了使用经典卷积神经网络AlexNet，在标准手写数字识别（MNIST）及图像分类（CIFAR-10）数据集上的训练效果与性能表现。 使用TensorFlow实现训练Alexnet网络，并应用于MNIST数据集和CIFAR数据集的训练。在测试阶段，对于MNIST数据集达到了0.986的准确率。由于输出大小不同，不需要下载权重文件。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 在MNIST和CIFAR-10数据集上训练AlexNet模型
    优质
    本研究探讨了使用经典卷积神经网络AlexNet，在标准手写数字识别（MNIST）及图像分类（CIFAR-10）数据集上的训练效果与性能表现。 使用TensorFlow实现训练Alexnet网络，并应用于MNIST数据集和CIFAR数据集的训练。在测试阶段，对于MNIST数据集达到了0.986的准确率。由于输出大小不同，不需要下载权重文件。
     
  • 使用PyTorch在MNIST数据集上训练LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet模型
    优质
    本项目利用PyTorch框架，在经典的MNIST手写数字数据集上实现并比较了LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet及ResNet五种卷积神经网络的训练效果。 1. 处理并加载MNIST数据集、初始化网络以及测试函数。 2. 训练函数的编写及使用PyTorch构建LeNet网络以训练MNIST数据集。 3. 从零开始利用PyTorch构建AlexNet，并用其来训练MNIST数据集。 4. 使用PyTorch自定义实现VGGNet，用于处理和训练MNIST数据集。 5. 利用PyTorch搭建GoogLeNet网络模型并应用于MNIST数据集的训练过程中。 6. 从零开始使用PyTorch构建ResNet，并进行MNIST数据集的训练。
     
  • 基于PyTorch的ResNet-18在CIFAR-10数据集上的预训练模型
    优质
    本项目提供了一个使用PyTorch框架实现的深度学习模型——ResNet-18，在标准图像分类任务CIFAR-10上进行了预训练，适用于快速迁移学习应用。 PyTorch的ResNet-18在CIFAR-10数据集上有预训练模型可用。
     
  • 使用TensorFlow在MNIST数据集上训练和测试模型
    优质
    本项目利用TensorFlow框架，在经典的MNIST手写数字数据集上进行深度学习模型的训练与验证，旨在优化识别精度。 使用TensorFlow框架在MNIST数据集上训练一个神经网络模型，并确保调试通过后上传给大家学习参考。整个项目包含三个.py文件：其中一个用于前向传播过程的实现，另外两个分别用于训练和测试该模型。项目的结构是这样的：MNIST数据集被放置在一个名为mnist的文件夹内；另一个保存着训练好的模型的文件夹，则便于后续直接使用这些预训练的权重参数进行预测或进一步研究。
     
  • CIFAR-10数据集的TensorFlow训练源代码
    优质
    这段代码提供了使用Python深度学习库TensorFlow在CIFAR-10图像分类数据集上进行模型训练和优化的方法。适合对计算机视觉感兴趣的开发者参考与实践。 TensorFlow训练CIFAR-10的源代码可以直接运行使用，适合初学者作为参考资料。
     
  • Fashion-MNIST数据集上LeNet模型的训练代码（PyCharm）
    优质
    本项目提供在Fashion-MNIST数据集上使用经典LeNet卷积神经网络进行图像分类任务的Python实现代码，适用于PyCharm等IDE环境。 在 Fashion-MNIST 数据集上训练 LeNet 模型的 Python 代码。
     
  • 利用PyTorch进行Python深度学习：CIFAR-10数据集的模型训练
    优质
    本教程详细介绍如何使用PyTorch框架在Python中对CIFAR-10数据集执行深度学习任务，并完成模型训练。 这个项目是我学习Pytorch期间完成的一个简单的CIFAR-10数据集训练模型的实践。每个步骤都有详细的注释介绍，非常适合深度学习初学者下载学习。该项目包含了我用于训练模型的代码、神经网络模型的定义以及测试模型性能的相关脚本，并且大家可以根据自己的需求修改参数进行实验。 具体来说： 1. train.py：这是用来训练模型的主要文件。 2. nn_module.py：包含的是我在项目中使用的神经网络架构的定义。 3. test.py：用于评估和验证已经训练好的模型的表现。 4. images 文件夹内存放了一些测试用的图片样本。 5. myModule_19.pth 是经过20次迭代后得到的一个预训练模型。