本文重点
ResNet模型已经搭建完成了,本文我们使用ResNet来跑一下CAFIR10的数据集,看一下分类效果如何?
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本文总结
在之前的课程中我们对残差块以及ResNet模型进行了详细的介绍,并且我们对模型训练这些基础的数据集进行了详细的使用,我们只需要加载好模型,然后将数据以特定的格式输入到模型中,此时前向传播完成,然后将前向传播的输出和真实的标签计算交叉熵损失,然后进行反向传播。至此一段训练完成,经过多次训练之后,最终完成模型的训练,最终我们将训练曲线画出来。
ResNet模型已经搭建完成了,本文我们使用ResNet来跑一下CAFIR10的数据集,看一下分类效果如何?
在之前的课程中我们对残差块以及ResNet模型进行了详细的介绍,并且我们对模型训练这些基础的数据集进行了详细的使用,我们只需要加载好模型,然后将数据以特定的格式输入到模型中,此时前向传播完成,然后将前向传播的输出和真实的标签计算交叉熵损失,然后进行反向传播。至此一段训练完成,经过多次训练之后,最终完成模型的训练,最终我们将训练曲线画出来。
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