caffe 實踐程式4 cifar10網路

2021-07-15 20:35:17 字數 1600 閱讀 9244

cifar10是個中小型的資料庫,總共60000張32*32大小的,5w張用於訓練,1w張用於測試。

caffe上cifar10的訓練流程。

cifar10_quick_train_test.prototxt

[html]view plain

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name: "cifar10_quick"  

layer   

transform_param   

data_param   

}  layer   

transform_param   

data_param   

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param   

convolution_param   

bias_filler   

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之前做 視覺化,導師想通過改變網路層數訓練模型,進而觀察視覺化結果,來評估網路好壞程度及為修改網路引數提供方案。

[html]view plain

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conv1     100     32     32*32  

pool1     100     32     16*16  

conv2     100     32     16*16  

pool2     100     32     8*8  

conv3     100     64     8*8  

pool3     100     64     4*4  

ip1       100     64     1*1  

ip1       100     10     1*1  

因為conv1中的pad引數,所以從conv1出來的大小為(32+2×pad-kernel_size+stride)/stride=32,即輸入是32*32,輸出也是32*32。

網路5:data ->cpr1->crp2->crp3->crp4->crp5->ip1->ip2    識別率:53%  52.29%

若再增加層數識別率均為10%,現原因不明

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