12、基于ImageNet数据集训练SqueezeNet网络

基于ImageNet数据集训练SqueezeNet网络

在深度学习领域，SqueezeNet是一种轻量级的卷积神经网络，它能够在减少参数数量的同时达到与AlexNet相当的准确率。本文将详细介绍如何在ImageNet数据集上训练SqueezeNet网络，包括项目结构的定义、训练脚本的更新、实验过程及结果分析。

1. SqueezeNet网络架构实现

首先，我们需要实现SqueezeNet的网络架构。以下是softmax分类器的代码：

# softmax classifier
flatten = mx.sym.Flatten(data=pool_10)
model = mx.sym.SoftmaxOutput(data=flatten, name="softmax")

# return the network architecture
return model

实现了网络架构后，我们可以开始考虑在ImageNet数据集上进行训练。

2. 项目结构定义

项目结构如下：

--- mx_imagenet_squeezenet
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|--- config
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|--- __init__.py
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|--- imagnet_squeezenet_config.py
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|--- output/
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|--- test_squeezenet.py
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|--- train_squeezenet.py