基于PyTorch的CIFAR-10图像分类项目总结(2)

  1. 添加每个类别准确率计算

在整体准确率计算后新增功能:

初始化每个类别的正确预测计数器和总样本计数器

遍历测试集统计每个类别的预测结果

计算并打印10个类别的单独准确率

修正了原代码中的语法错误

  1. 增加全局平均池化网络架构

在CNNNet类后新增Net类:

使用全局平均池化替代全连接层

减少参数数量,防止过拟合

保持相同的卷积层结构但修改全连接部分

添加参数总数统计和打印

3.思考:卷积层的通道为什么会增加

注意:在输入图像到达卷积层后原本的RGB三通道与卷积后的超参数不相关

个人感觉卷积核就像高维度想低维度的收缩核心

关于卷积内部运行印象

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