24、MiniVGGNet与学习率调度器：提升卷积神经网络性能

MiniVGGNet与学习率调度器：提升卷积神经网络性能

1. MiniVGGNet在CIFAR - 10数据集上的应用

1.1 训练流程

训练MiniVGGNet在CIFAR - 10数据集上遵循以下步骤：
1. 从磁盘加载CIFAR - 10数据集。
2. 实例化MiniVGGNet架构。
3. 使用训练数据训练MiniVGGNet。
4. 使用测试数据评估网络性能。

1.2 代码实现

创建一个名为 minivggnet_cifar10.py 的文件，并插入以下代码：

# set the matplotlib backend so figures can be saved in the background
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")

# import the necessary packages
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.metrics import classification_report
from pyimagesearch.nn.conv import MiniVGGNet
from keras.optimizers import SGD
from keras.datasets import cifar10
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import argparse

# const