【PyTorch实战演练】使用Cifar10数据集训练LeNet5网络并实现图像分类（附代码）
0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文是基于PyTorch框架使用LeNet5网络实现图像分类的实战演练，训练的数据集采用Cifar10，旨在通过实操强化对深度学习尤其是卷积神经元网络的理解。 本文是一个完整的保姆...
PyTorch实战 | 使用卷积神经网络对CIFAR10图片进行分类（附源码）
最近一直在分享机器学习算法原理的讲解文章，实战内容一直在托更，今天以CIFAR10图片分类作为CNN的实战练习项目。以下从网络的定义、训练到测试，全面清晰地给出操作步骤，供大家学习参考。01神经网络如下所示为一个基本的卷积神经网络的模型，将图像输入之后经过卷积操作提取特征，再经过降采样操作后输出到下一层。经过多次多个卷积、池化层之后结果输出到全连接层，经过全连接映射到最终结果。一个神经网络的典型....
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