【PyTorch改进】提升ResNet34网络在CIFAR10数据集上的准确率

  在上一篇博客中，使用深度学习的 ResNet34 网络在 CIFAR10 数据集上进行训练和测试，在100轮的实验中，ResNet34 网络取得了80%左右的准确率。相较于 LeNet-5 网络，准确率有了很大的提升。本篇文章将对上一次的 ResNet34 网络进行改进，主要改进的点有：

• 在最开始的卷积层中用更小（3*3）的卷积核，而且不缩小图片尺寸，相应的最后的平均池化的核改成4*4

  class ResNet18(nn.Module):
      def __init__(self, block):
          super(ResNet18, self