ResNet18+SENet 实现cifar10分类 training准确率95.66%test准确率90.77%

使用Pytorch编写的Mobilenet v3代码，详细注释了神经网络的搭建过程，并可以生成训练集和测试集的损失和准确率的折线图。这个代码以Pytorch为基础，提供了对Mobilenet v3网络

今天小编就为大家分享一篇利用pytorch实现对CIFAR-10数据集的分类,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

文件中原始代码利用CNN对CIFAR10数据集进行分类，准确度达到0.67，优化代码通过权重正则化、数据增强，增加全连接层等方式进行优化，准确度达到0.85。

百度莱茨狗python刷狗外挂，自己训练的模型，验证码识别准确率95%

c# 验证码识别 OCR 识别通过个人调整了下准确率非常高(之前下载的那个很垃圾)

内含山鸢尾、变色鸢尾、弗吉尼亚鸢尾花分类器,归一化函数,输入excel文档中的鸢尾花花瓣花萼长宽计算分类器的准确率的完整过程和注释,配套150个鸢尾花数据

cifar10_文件夹分类，每一类图片被存储在对应文件夹下，方便keras直接从文件夹中读取

CIFAR基准 CIFAR10数据集中的基线分类器。

该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。这里面有50000张用于训练，构成了5个训练批，每一批10000张图；另外10000用于测试，单独构成一批。测试

Cifar-10数据集，包含60000张32x32彩色图像，其中训练集图像50000张，测试集图像10000张，主要用于CNN训练