第三周作业:卷积神经网络(Part1)

╰半橙微兮° 2022-08-28 13:47 144阅读 0赞

# Part1 #

[《动手学深度学习》之卷积神经网络][Link 1]

# Part2 #

注：本次使用的数据集并非是AI研习社下载的数据集，因为其数据集太大了，在自己电脑上用cpu跑一次就得两三个小时，所以最后采用的是少量的数据集，也就是pytorch练习的代码中的数据集。

1.AI研习社猫狗大战，首先分析的以前pytorch练习的代码，代码是[【 VGG迁移学习进行猫狗大战 】海量高分辨率图像的训练，比较玄学，很难得到一个好的网络。这里我们学习在pretrained VGG网络上 fine-tune，分类猫狗图片。][VGG_ _pretrained VGG_ fine-tune]  
然后进行简单的调整，效果很好，准确率很高，能达到97.75%。但是并非本周所要求的。

2.通过对原来的代码的学习，进行修改，搭建LeNet网络，进行训练和测试。最终准确率效果实现不好，代码还有待进一步修改。

问题：  
1.数据集处理。  
2.[准确率50%左右][50]。  
3.[损失出现负值][Link 2]。

注：强化代码能力。

[Link 1]: https://blog.csdn.net/qs17809259715/article/details/120350997?spm=1001.2014.3001.5501
[VGG_ _pretrained VGG_ fine-tune]: https://github.com/OUCTheoryGroup/colab_demo/blob/master/05_04_Transfer_VGG_for_dogs_vs_cats.ipynb
[50]: https://blog.csdn.net/weixin_30819163/article/details/101711305
[Link 2]: https://blog.csdn.net/weixin_36670529/article/details/115752369?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2~aggregatepage~first_rank_ecpm_v1~rank_aggregation-5-115752369.pc_agg_rank_aggregation&utm_term=%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%97%B6loss%E5%87%BA%E7%8E%B0%E8%B4%9F%E5%80%BC%E4%B8%80%E8%88%AC%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88%E5%8E%9F%E5%9B%A0&spm=1000.2123.3001.4430

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