PyTorch深度学习C神经网络Reset、Denseet在CIFAR图像数据集分类应用与分析

PyTorch深度学习C神经网络Reset、Denseet在CIFAR图像数据集分类应用与分析

在当今深度学习领域，卷积神经网络（C）架构不断发展与创新，诸多先进的架构被提出并广泛应用。像Googleet（ILSVRC 2014获胜者）、Reset（ILSVRC 2015获胜者）以及Denseet（CVPR 2017最佳论文奖）等，它们在被提出时都处于当时的顶尖水平，且其核心思想也为如今众多先进架构奠定了基础。所以，深入理解这些架构并掌握如何实现它们是十分重要的。

基础库导入与环境设置

以下是关于路径和随机种子设置等相关代码：

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# 数据集下载路径（例如CIFAR10数据集）
DATASET_PATH = "../data"

预训练模型与数据下载

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import urllib.request
from  import HTTPError
# 如果检查点路径不存在则创建
(CHECKPOIT\_PATH, exist\_ok=True)
# 对每个文件，检查是否已存在，不存在则尝试下载
for file\_name in pretrained\_files:
 file\_path = os.path.join(CHECKPOIT\_PATH, file_name)
 if "/" in file_name:

CIFAR10数据集处理与分析

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# 计算数据集的均值
DATA\_MEAS = (train\_dataset.data / 255.0).mean(axis=(0,1,2))
# 计算数据集的标准差
DATA_STD = (traint.data / 255.0).std(axis=(0,1,2))

利用上述计算得到的均值和标准差信息来对数据进行归一化处理，同时在训练过程中使用数据增强技术，以降低过拟合风险并提升模型的泛化能力。

为验证归一化是否有效，可输出单个批次数据的均值和标准差，理想情况下各通道均值接近0，标准差接近1。

最后，可视化训练集中的部分图像以及经过随机数据增强后的样子

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UM_IMAGES = 4
images = \[train\_dataset\[idx\]\[0\] for idx in range(UM\_IMAGES)\]

plt.imshow(img_grid)
plt.axis('off')
plt.show()
()

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自。原始发表：2025-01-08，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除pytorch架构数据神经网络深度学习