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cifar-10

一面千人
2 个月前
pytorch·深度学习·cnn·图像分类·模型优化·cifar-10·调试经验·前沿趋势
从零开始:基于 PyTorch 的图像分类模型摘要:本文详细记录了使用 PyTorch 从零搭建一个图像分类模型的过程,涵盖卷积神经网络(CNN)、数据预处理、模型设计、训练调试与优化。通过对 CIFAR-10 数据集的处理实践,结合经典文献和 2025 年最新研究趋势,深入探讨了技术细节,并辅以完整实践源码的过程和结论。我选择用 PyTorch 搭建图像分类模型,既源于对深度学习的兴趣,也因为它在 2025 年的技术社区中热度不减。通过这次实践,我希望掌握 CNN 的核心原理,同时记录过程,为其他初学者提供参考。
是Dream呀
1 年前
人工智能·分类·cnn·cifar-10
CIFAR-10数据集详析:使用卷积神经网络训练图像分类模型CIFAR-10 数据集由 10 个类的 60000 张 32x32 彩色图像组成,每类 6000 张图像。有 50000 张训练图像和 10000 张测试图像。 数据集分为5个训练批次和1个测试批次,每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的 1000 张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像,但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它们之间,训练批次正好包含来自每个类的 5000 张图像。