使用数据增强加迁移学习处理CIFAR10数据集

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#深度学习 #神经网络

本文介绍了如何利用数据增强和迁移学习来改善卷积网络在处理CIFAR10数据集时的效果。通过随机裁剪、旋转、颜色变换和水平翻转等数据增强技术，有效防止过拟合。同时，采用预训练的Resnet18模型进行迁移学习，仅调整最后的全连接层以适应10分类任务，经过20个epoch的训练，取得了训练集0.8288和测试集0.9383的高准确率，显示出迁移学习的强大能力。

只是用卷积网络对CIFAR10数据集进行处理很难取得良好的效果，一味的增加网络深度会使得数据计算量大幅增加，很容易产生过拟合现象。所以我们使用数据增强和迁移学习的方法对数据集进行处理。

1 数据增强

在对图像进行处理时，增加样本数据会减小过拟合现象的影响。但是我们继续采集样本又是一件费时费力的事情，所以我们对原来的数据进行变换，在不改变图像属性的前提下增加数据量。具体代码如下：

transforms.RandomResizedCrop(size=256, scale=(0.8, 1.0)), # 将原始图像resize
transforms.RandomRotation(degrees
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针对cifar-10训练数据集的数据增强操作（附代码）
G果的博客
08-29 7139
在深度学习中，扩充数据集也叫数据增强（Data Augmentation） 数据增强主要有两种方法 离线扩充：从根本上上对数据集进行扩充，与执行代码分开操作 在线增强：在小批量数据集进入训练模型之前，进行图像变换操作，与执行代码同时操作 离线扩充的完整代码 import tensorflow as tf from keras import datasets from keras.preprocessing import image import matplotlib.pyplot as plt impo
cifar-10数据集处理
ahin159的博客
07-30 1660
cifar-10数据集处理 CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。训练图像分为5个批次，测试图像分为1个批次。 python代码如下： import numpy as np import random import pickle import platform import os #加载序列文件 def load_pickle(f): version=platform.python_version
CIFAR-10 识别模型
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07-20 2799
1.首先要对数据集进行数据增强 深度学习通常会要求拥有充足数量的训练样本。一般来说，数据的总量越多， 训练得到的模型的效果就会越好。 在图像任务中，通常会观察到这样一种现象：对输入的图像进行一些简单的平移、缩放、颜色变换，并不会影响图像的类别。图2 -14 所示为翻转了位置的汽车图像，并适当降低了对比度和亮度，得到的图像当然还是汽车。它们都可以被用作是汽车的训练样本。 对于图像类型的训练、数...
2、数据增强与迁移学习：提升深度学习模型性能的关键技术
最新发布
go5gopher的博客
10-21 16
本文探讨了数据增强和迁移学习在提升深度学习模型性能中的关键作用。通过在Flowers-17数据集上使用MiniVGGNet的实验，展示了无数据增强与有数据增强对模型准确率和过拟合的影响，结果显示数据增强将分类准确率从64%提升至71%，并显著减轻过拟合。此外，文章详细介绍了迁移学习的概念及其作为特征提取器的操作步骤，包括选择预训练模型、数据准备、特征提取、构建与训练新分类器等，并总结了其优势与注意事项。最终强调，在小数据集场景下，结合数据增强与迁移学习可有效提升模型性能。
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12-21
【深度学习】Cifar-10-探究不同的改进策略对分类准确率提高【深度学习】Cifar-10-探究不同的改进策略对分类准确率提高
CIFAR-10数据集应用：快速入门数据增强方法Mixup，显著提升图像识别准确度
格物钛智能科技作为非结构化数据赋能专家，为企业及AI开发者提供全新的智能时代数据管理方案，以数据引擎为核心技术，打造下一代数据平台，解决非结构化数据难发现、难管理、难利用等痛点，帮助企业筑牢新基建底层，实现海量复杂数据的灵活存取用，助推AI工程化和数据资产
08-17 2505
快速入门数据增强方法Mixup 显著提升图像识别准确度 【关于格物钛】： 格物钛公开数据集提供海量优质公开数据集搜索、数据托管、一站式搜索，与全球AI开发者共创公开数据集社区。本文介绍的是以格物钛公开数据集平台中的CIFAR-10数据集为基础，通过数据增强方法Mixup，显著提升图像识别准确度。 作者｜Ta-Ying Cheng，牛津大学博士研究生，Medium技术博主，多篇文章均被平台官方刊物Towards Data Science收录 翻译｜颂贤 深度学习蓬勃发展的这几年来，图像分类一直是最为火热的
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关于CIFAR-10数据集的处理   CIFAR-10和CIFAR-100是带有标签的数据集，出自于规模更大的一个数据集，他有八千万张小图片（http://groups.csail.mit.edu/vision/TinyImages/这个是一个大项目，你可以点击那个big map提交自己的标签，可以帮助他们训练让计算机识别物体的模型）。   在学习cs231n中接触到CIFAR-10数据集...
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人工智能-猫狗分类-CIFAR10数据集-百度飞桨PaddlePaddle
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Random-Erasing:随机擦除数据增强。 CIFAR10，CIFAR100和Fashion-MNIST的实验
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随机擦除数据增强 ================================================== ============= 黑色的 白色的 随机的 该代码具有论文“”的源代码。 如果您发现此代码对您的研究有用，请考虑引用以下内容： @inproceedings{zhong2020random, title={Random Erasing Data Augmentation}, author={Zhong, Zhun and Zheng, Liang and Kang, Guoliang and Li, Shaozi and Yang, Yi}, booktitle={Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)}, year={2020} } 其他重新实现 [Ker
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08-22 840
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McGregorWwww的博客
08-10 534
How to Build a Deep Learning Project——With Keras Step One: Data reading For cifar10, this step is very easy, Keras has already packaged it and split it into training data and testing data. from keras...
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weixin_45264593的博客
08-03 3108
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 利用ResNet-50训练cifar-10数据集，精度达96%。训练记录（基于Pytorch）。前言一、这里我就简单概括一下。（我也想写具体点，但是没做详细的记录，cao!）1.数据增强2.模型结构二、代码1.数据处理2.训练3.配置文件（Configuration.ini）4.模型总结 前言 我在做基于卷积神经网路的注意力机制，这两天在搞自己的算法并与相关模型进行融合，首先就是ResNet-50模型。但在此之前，需要将基础模型训练好。于
深度学习笔记（三十七）迁移学习和数据扩增
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02-18 1204
一、迁移学习 对于我们现在学习深度学习来说，可以不需要随机初始化权重然后开始一步一步训练，因为深度学习研究人员已经做出了很多贡献，他们在数据集（COCO ImageNet）上训练，然后将训练好参数的模型开源放在网上，所以下载模型代码的同时，下载了训练好的参数值，这个就是预训练。于是我们把这样一个优秀的模型迁移到我们自己的问题上，就省了相当多的功夫。 假设现在有这么一个模型，最后Softmax输出1000种不同的分类： 然而我们实际上只希望把名字叫做“tigger”和“misty”或其他（neither）这
4用于cifar10的卷积神经网络-4.4/4.5cifar10数据集读取和数据增强扩充(上/下)
hongxue8888的博客
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4用于cifar10的卷积神经网络-4.4/4.5cifar10数据集读取和数据增强扩充(上/下) 参考： https://github.com/tensorflow http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html http://tensorflow.org/tutorials/deep_cnn/ https://github.com/tensorfl
CIFAR10准确率达96.2%，（resnet18且不使用预训练模型）
2301_77643717的博客
07-21 1782
我仅凭数据增强方法，可以随机对图像进行（旋转角度、灰度处理、色调调整、随机放射变换）。并且创造性地将训练集复制多份，将测试集准确率提升到95以上。模型调整方面，选择renet18、resnet34、resnet50模型的基础上进行相应的改进，修改了线性层，池化层，Dropout层，最后做出对比。优化器选择方面，从不同参数对于不同优化器的影响，做出对比实验，选出最终的优化器（SGD）。通过以上三个步骤，我们成功将测试集准确率集提升到96%以上。三个方面来提高分类的准确度。具体代码见ipynb文件。
【深度学习图像识别课程】keras实现CNN系列：（5）应用数据增强进行CIFAR10分类
山中有石为玉
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