从训练时间、预测精度、Loss变

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分类专栏： 算法 图像处理 python 文章标签： 深度学习 pytorch python
于 2022-07-18 14:45:13 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/125849507
本文通过手写二维卷积实现与PyTorch内置模块对比，探讨了卷积层、超参数及AlexNet模型在训练时间、预测精度、Loss变化上的影响。实验中，作者分析了不同卷积核大小、batchsize和学习率等因素，并用AlexNet在数据集上进行了训练和验证。

手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果

1.2 torch.nn实现二维卷积实验

使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、 预测精度、Loss变化等角度分析

1.3 超参数对比分析

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【深度学习】深度学习实验三——二维卷积实验、超参数对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等）、经典模型AlexNet、空洞卷积实验、dilation、残差网络实验、退化、残差块
沐风—云端行者
10-11 1874
二维卷积实验 （1）手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） （2）使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、 预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）。 （3）不同超参数的对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等）选其中至少1-2个进 行分析。 空洞卷积实验 （1）使用torch.nn实现空洞卷积，要求dilation满足HDC条件（如1,2,5）且
二维卷积的动手实现
Hu_Linson的博客
11-20 3577
#学自深度学习5.1章 在二维互相关运算中，卷积窗口从输入数组的最左上方开始，按从左往右、从上往下的顺序，依次在输入数组上滑动。当卷积窗口滑动到某一位置时，窗口中的输入子数组与核数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。图5.1中的输出数组高和宽分别为2，其中的4个元素由二维互相关运算得出： 0×0+1×1+3×2+4×3=19, 1×0+2×1+4×2+5×3=25, 3×0+4×1+6×2+7×3=37, 4×0+5×1+7×2+8×3=43. import torch def corr2d
二维卷积的原理与手动编程实现
weixin_42215592的博客
06-11 761
https://www.jianshu.com/p/acf95d01fefa
残差网络实现
Joemt
07-02 1785
残差网络可以解决多层神经网络问题，这里使用mnist数据集实现一下残差网络。 网络模型如下： 该代码可以在普通VGG网络中随意添加残差层（RENN(x1, x2, layer_name)），方便建立自己的网络模型。 代码： # tensorflow基于mnist数据集上的VGG11网络，可以直接运行 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf import numpy as np im
深度学习之 11 残差网络的实现
水w的博客
08-04 1542
残差网络的实现
记录模型训练时loss值的变化情况
09-16
损失(loss)函数衡量了模型预测结果与实际目标之间的差距，是优化过程的核心指标。本文主要讨论如何记录和分析模型训练时的loss值变化，以及遇到的一些常见问题及其解决方案。 首先，记录模型训练过程中的loss值变化...
【模型训练】loss和accuracy变化的调整方向
最新发布
shuaixio的博客
05-19 4649
模型训练过程中，训练集和验证集或测试集的loss和accurancy不同的变化，可能是什么原因，以及如何调整等
神经网络训练过程的可视化loss、acc曲线
04-02
标题和描述所涉及的知识点是如何在神经网络的训练过程中可视化损失（loss）和准确率（accuracy）的变化曲线。在神经网络训练中，损失函数...这些是深度学习调优中非常重要的诊断工具，有助于提高模型的性能和预测精度。
Pytorch半精度训练（以两层BP网络为例） 与正常训练对比及loss可视化
AsajuHuishi的博客
05-02 3181
Pytorch半精度训练，只需要修改以下内容： Variables: x,y = x.cuda().half(),y.cuda().half() model: model.cuda().half() 以两层累积BP网络为例，数据采用西瓜数据集3.0，分别使用全精度训练和半精度训练，发现在本文中网络很小的情况下，二者的loss曲线几乎是一样的。 另外，使用Adam优化器注意需要设置eps参数，否...
残差网络ResNet的实现与数据测试
山里娃的博客
03-03 3786
残差网络的实现与数据测试 参考文献 为什么提出残差网络 随着卷积神经网络的发展和普及，网络深度和架构研究早已经成为人们常见的问题，所以，现在卷积神经网络的趋势发展趋势就是：足够深、足够广。我们就考虑网络足够深，是不是效果会更好？经过许多科研大佬们研究，也发现随着网络的深入，一些经典的问题也就随之出现，例如梯度弥散和梯度爆炸。在这科普一下什么交梯度弥散和梯度爆炸。下面看看网友们给出的解释： 梯度...
空洞卷积+残差网络.rar
11-16
博客见：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37534947/article/details/109727232，主要是空洞卷积以及残差网络的代码实现，包含数据集，框架是pytorch
tensorflow实现残差网络方式(mnist数据集)
12-17
介绍 残差网络是何凯明大神的神作，效果非常好，深度可以达到1000层。但是，其实现起来并没有那末难，在这里以tensorflow作为框架，实现基于mnist数据集上的残差网络，当然只是比较浅层的。 如下图所示： 实线的Connection部分，表示通道相同，如上图的第一个粉色矩形和第三个粉色矩形，都是3x3x64的特征图，由于通道相同，所以采用计算方式为H(x)=F(x)+x 虚线的的Connection部分，表示通道不同，如上图的第一个绿色矩形和第三个绿色矩形，分别是3x3x64和3x3x128的特征图，通道不同，采用的计算方式为H(x)=F(x)+Wx，其中W是卷积操作，用来调整x维度的
卷积python代码
03-25
这是一道卷积题的代码，我们可以体会到python的快捷方便，更易于使用，希望大家支持
退化学习率——在训练速度和精度之间找到平衡
实践求真知
05-04 2772
每一个优化器的第一个参数learning_rate代表学习率。设置学习率的大小，是在精度和速度之间找到一个平衡点。如果学习率比较大，则训练速度会提升，但结果的精度不够。如果学习率比较小，精度虽然提升了，但训练会耗费太多的时间。下面介绍设置学习率的方法——退化学习率。退化学习率又叫学习率衰减，它的本意是希望在训练过程中对于学习率大和小的优点能够为我们所用，也就是当训练刚开始时，使用大的学习率加快速度...
（pytorch-深度学习）实现残差网络(ResNet)
我亦是行人
10-30 3156
实现残差网络(ResNet) 我们一般认为，增加神经网络模型的层数，充分训练后的模型理论上能更有效地降低训练误差。 理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射f(x)=xf(x) = xf(x)=x，新模型和原模型将同样有效。 由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。 然而在实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用批量归一化带来的数值稳定性使训练深层模型更加容易，该问题仍然存在。针对这一问题，何恺明等人
CIFAR-10：简单的卷积层处理（数据输出：训练时间，平均损失值，训练集和测试集的准确率）
qq_21686871的博客
04-08 931
import torch import torchvision import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data.sampler import SubsetRandomSampler import time import math import numpy as n
卷积神经网络学习心得以及代码实现
weixin_46537133的博客
07-29 4475
@TOC 卷积神经网络学习心得 综述 我所理解的卷积神经网络，是一个多层网络，每层由若干个二维平面组成，每个平面由多个神经元组成。这些二维平面是原图像像素被多个卷积核卷积后的结果，将原来是一层（一个平面）的原图卷积成好多层的图合并在一起（好几个平面叠放，可以理解为立体图形），每层之间神经元是不完全连接的，下一层的一个神经元只连接上一层的几个神经元。 一些概念 卷积神经网络涉及一些专业术语： 1.卷积核 一个卷积核代表原图中的一个特征，通过与原图卷积的结果来判定原图是否有该特征，卷积核可以是一个数字组成的二维
残差网络（ResNet）
weixin_45562000的博客
03-23 800
残差网络（ResNet），在ILSVRC 2015年取得冠军，该框架能够大大缩减简化模型训练时间，使得在可接受范围内，模型训练的更深。 在深度学习领域中,网络越深意味着拟合越强,出现过拟合问题是正常的，训练误差越来越大却是不正常的。但是，网络逐渐加深会对网络的反向传播能力提出挑战，在反向传播中每一层的梯度都是在上一层的基础上计算的,层数多会导致梯度在多层传播时越来越小,直到梯度消失，于是表现的结果...
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快速训练残差网络ResNet-101，完成图像分类与预测，精度高达98%！
从训练时间、预测精度、loss变化等角度分析实验结果
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实验结果的分析可以从训练时间、预测精度和loss变化等角度进行。 首先，训练时间是指模型训练所花费的时间。通过实验结果可以观察模型训练的时间消耗。如果训练时间较长，可能说明模型较为复杂或者数据量较大，需要...
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