李宏毅2020机器学习作业3-CNN：食物图片分类

最新推荐文章于 2023-09-06 10:52:51 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/iteapoy/article/details/105765411
这篇博客介绍了如何使用卷积神经网络（CNN）对食物图片进行分类，特别是通过引入残差网络（ResNet）和Dropout层来提高模型性能。作者详细展示了数据加载、模型定义、训练和测试过程，以及如何通过早期停止（Early Stopping）策略和保存最佳模型来防止过拟合。在多次修改后，模型在公开测试集上的得分最高达到了0.82946。

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0 作业链接

直接在李宏毅课程主页可以找到作业：

如果你打不开colab，下方是搬运的jupyter notebook文件和助教的说明ppt：


1 作业说明

环境

  • jupyter notebook
  • python3
  • pytorch-gpu

任务说明

通过卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）对食物图片进行分类。

数据集中的食物图采集于网上，总共11类：Bread, Dairy product, Dessert, Egg, Fried food, Meat, Noodles/Pasta, Rice,

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第一次做MachineLearning的笔记，因为实在是碰到问题了。最近跟着李宏毅老师学习到了很多知识，课程地址：点击前往 第三个作业是CNN。但是课程网站里的ExampleCode给的是Pytorch版本的，而我用的是Tensorflow，懒得再安装pytorch环境运行，所以从头到尾自己用keras写了一下，在这篇文章里我记录一下我出现的一些问题。 作业描述 其实当作业给的数据集有1.0GBy...
2021李宏毅作业hw3 --食物分类。对比出来的80准确率。
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04-25 7766
对比学习， 半监督尝试 李宏毅作业3
李宏毅ML作业3: 食物分类(kaggle预测与报告题目)
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李宏毅ML作业3: 食物分类, kaggle预测与报告题目实作源码, 配合博客阅读: https://blog.youkuaiyun.com/lagoon_lala/article/details/118425354
使用Pytorch搭建CNN模型完成食物图片分类（李宏毅视频课2020作业3，附超详细代码讲解）
双鸭山•克里菲斯•北方孤星之堕
08-09 7465
文章目录0 前言1 任务描述1.1 数据描述1.2 作业提交1.3 数据下载1.3.1 完整数据集1.3.2 部分数据集2 过程讲解2.1 读取数据2.2 数据预处理2.3 模型搭建2.4 模型训练2.4.1 Training2.4.2 Validating2.5 模型测试2.6 运行结果3 完整代码3.1 我的版本3.2 原始版本（需要GPU且安装cuda） 0 前言 本文利用深度学习框架-Pytorch复现了李宏毅机器学习2020年作业3例程，有问题欢迎在评论区交流，我会及时回复。 1 任务描述 收集
李宏毅课程-机器学习[作业]作业3-食物图片分类
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06-26 1740
# coding: utf-8 # # 食物图片分类 # # ## 友情提示 # 同学们可以前往课程作业区先行动手尝试！！！ # # ## 项目描述 # 训练一个简单的卷积神经网络，实现食物图片的分类。 # # ## 数据集介绍 # 本次使用的数据集为food-11数据集，共有11类 # # Bread, Dairy product, Dessert, Egg, Fried food, Meat, Noodles/Pasta, Rice, Seafood, Soup, and Vegetable/Frui
【机器学习】李宏毅-食物图像分类器
Mitchell_Donovan的博客
01-04 3342
卷积层，256个channel，512个filter，每个filter大小3*3，stride=1，padding=1，输入256*16*16，输出512*16*16。卷积层，512个channel，512个filter，每个filter大小3*3，stride=1，padding=1，输入512*16*16，输出512*16*16。卷积层，512个channel，512个filter，每个filter大小3*3，stride=1，padding=1，输入512*8*8，输出512*8*8。
李宏毅机器学习hw3
老问题的博客
12-09 4111
Homework 3 - Convolutional Neural Network 1作业概述 在food_11文件中有三个文件分别是training、validation、testing，打开training和validation可以看见总共有11种食物（0-10的类别编号），而testing是没有类别编号的。 然后用卷积神经网络对食物图片进行分类。 2导入用到的库 torch库 这个我弄了半天，直接pip总是timeout，用镜像源下下来又出现OSError: [WinError..
李宏毅2020机器学习作业3——Convolutional Neural Network
科研鬼才的博客
04-05 5927
开始之前声明：本文参考了李宏毅机器学习作业说明（需翻墙），基本上是将代码复现了一遍，说明中用的是google colab（由谷歌提供的免费的云平台），我用的是Jupyter Notebook 本文用到的资料在百度网盘自取点击下载，提取码：zdth。请将所需资料下载解压，确保资料中有6个文件，并保存到自己的目录当中。 【博主的环境：Anaconda3+Jupyter Notebook，pyth...
【李宏毅】深度学习-2021HW3-CNN（图像分类）
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11-11 2144
device = get_device() os . makedirs('models' , exist_ok = True) # 保存训练模型 model = Classifier() . to(device) config = {'lr' : 0.0001 , # 学习率 } , 'save_path' : 'model.pth' , 'early_stop' : 200 , 'val_traio' : 0.2 }
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越开源越幸运
07-03 5411
任务介绍 数据格式 要求 代码思路 读取图片 数据增强 及 Dataset类定义 数据增强 Dataset类 分类模型 训练 训练集训练 训练/验证集共同训练 测试 报告题目 1. 模型描述 2. 深度减半 3. 转为DNN 4. 模型比较结论
Food-CNN:餐盘图像分类器
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食品神经网络 概述 餐盘图像分类器 数据 数据集由 档名 用于模型定义 用于模型和训练超参数 用于模型预处理和训练 结果
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Python实现李宏毅2020机器学习作业3，含数据集和代码
使用深度学习对食物图像进行分类
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使用深度学习对食物图像进行分类 执行摘要 某个图像不仅必须代表一个属性，而且在大多数情况下代表两个以上。 换句话说，可以为单个图像指定多个标题或标签。 这个问题称为多标签分类，用于少数内容检索和场景理解。 对于本研究，使用Keras（带有Tensorflow后端）将多标签分类算法应用于食物图像。 更改了简单的CNN模型，让位于多标签分类。 为了使事情变得容易，特别使用了ResNet50，MobileNet，DenseNet121和Xception等预先训练的CNN模型。 然后，应使用Nanonets多标签分类API对这些结果进行比较。 结果显示，对于Nanonets，F1得分更高，为75.06％，对于Xception模型，则仅为大约70.46％。 这两种模型都可以用于部署，因为它们都可以显示直观和合理的结果。 存储库指南 该项目包含两部分，即jupyter笔记本和Web应用程序。 jupy
基于CNN的分类算法
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此程序是采用CNN的方法进行分类，其中包含爬虫，对图像数据进行爬取，对图像数据清洗，并将格式等要求不合适的数据剔除，从而使用有效数据进行训练，具体训练方式见内容，如需数据、实验报告文档，联系本人
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利用cnn进行11种食物的分类的代码研读
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李宏毅机器学习特训营机器学习作业3-食物图片分类
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