12、深度学习中的图像分类与序列数据建模

深度学习中的图像分类与序列数据建模

在深度学习领域，图像分类和序列数据建模是两个重要的研究方向。下面将详细介绍如何使用深度卷积神经网络（CNN）进行图像分类，以及如何利用递归神经网络（RNN）对序列数据进行建模。

1. 使用深度卷积神经网络进行图像分类

在图像分类任务中，我们可以使用深度卷积神经网络（CNN）来实现。以CelebA数据集为例，我们可以通过以下步骤完成图像分类任务。

1.1 数据准备

首先，我们需要准备数据集。为了使用少量数据进行模型训练，我们可以从CelebA数据集中选取部分数据作为训练集和验证集。

from torch.utils.data import Subset
celeba_train_dataset = Subset(celeba_train_dataset, torch.arange(16000))
celeba_valid_dataset = Subset(celeba_valid_dataset, torch.arange(1000))
print('训练集大小:', len(celeba_train_dataset))
print('验证集大小:', len(celeba_valid_dataset))

接下来，我们可以为三个数据集创建数据加载器。

batch_size = 32
torch.manual_seed(1)
train_dl = DataLoader(celeba_train_dataset, batch_s