环境: tensorflow 2.1 最好用GPU 模型: Resnet:把前一层的数据直接加到下一层里。减少数据在传播过程中过多的丢失。 SENet: 学习每一层的通道之间的关系 Inception: 每一层都用不同的核(1×1,3×3,5×5)来学习.防止因为过小的核或者过大的核而学不到图片的特征。 用Resnet ,SENet, Inceptiont网络训练Cifar10 或者Cifar 100. 训练数据:Cifar10 或者 Cifar 100 训练集上准确率:97.11%左右 验证集上准确率:90.22%左右 测试集上准确率:88.6% 训练时间在GPU上:一小时多 权重大小:21