随笔分类 - 深度学习
摘要:
1. 问题重现 笔者在训练Vgg16网络时出现不收敛问题,具体描述为训练集准确率和测试集准确率一直稳定于某一值,如下图所示。 2. 可能的原因 2.1 数据问题 噪声数据。不平衡的数据集、含有噪声或异常值的数据可能导致模型难以学习,尝试更换数据集,出现这种问题比较难办。 数据预处理。确保数据质量,包
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
摘要:
0 引言 GoogLeNet,它是一种深度卷积神经网络,由Google研究人员在2014年提出,用于图像识别任务。 CIFAR-10是一个常用的图像识别数据集,包含10个类别,每个类别有6000张32x32的彩色图像。 本文使用Pycharm及Pytorch框架搭建GoogLeNet神经网络框架,使
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![GoogLeNet训练CIFAR10[准确率83%+Pytorch+训练信息+.pth文件]](https://img2024.cnblogs.com/blog/3436794/202410/3436794-20241003150248442-924852377.png)