基于卷积神经网络的CIFAR10图像分类训练

最新推荐文章于 2024-07-21 19:51:10 发布

Yoosii

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文章标签： cnn 分类人工智能 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/YoungG96/article/details/131796886

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本文介绍了使用卷积神经网络（CNN）对CIFAR10图像数据集进行分类的训练过程。首先，概述了CIFAR10数据集的特点。接着，详细讨论了基础模型的结构，包括3*3卷积核的卷积层、dropout和池化层。针对模型过拟合问题，提出了数据增强和网络结构调整的优化策略，如增加卷积层和dropout层。实验结果显示，经过优化，模型在训练集上的准确率提升至89%，但测试集上仍存在差距。最后，提供了代码安装和运行的步骤。

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基于卷积神经网络的CIFAR10图像分类训练

一、数据集介绍

CIFAR10是一个用于图像识别的10分类彩色数据集，每张图片32x32的像素，每种对应有6000张图片，共60000张的数据中50000张训练集和10000张测试集。

二、基础模型

采用简单网络结构，卷积核大小统一采用3*3，具体如下：

第一层：32个卷积核的卷积层、dropout层(0.3)、池化层
第二层：64个卷积核的卷积层、dropout层(0.3)、池化层
全连接层及输出层
**epochs=40，batch_size=128**，训练结果如下：
在这里插入图片描述

结论：训练集上达到97%时，测试集仅72.3%，模型明显过拟合，针对这个问题进行改进。

三、模型优化与数据处理

1. 数据增强

datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=None,rotation_range=15,width_shift_range=0.1,
                                                          height_shift_range=0.1,shear_range=0.1zoom_range=0.1,
														  horizontal_flip=True,fill_mode='nearest')
datagen.fit(x_img_train)

2. 网络结构优化

新增64核卷积层、128核卷积层、256核卷积层各一层
各层网络中间增加几层dropout防止过拟合

model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=64,kernel_size=(3,3)

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