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上传时间: 2021-03-20
详细说明：CIFAR-10上的图像分类
在CIFAR-10数据集上构建3种不同的深度学习体系结构以进行图像分类，以实现不同的准确性。每个网络都将映射到一个图像到输出 。有10类，分别是飞机，汽车，鸟类，猫，鹿，狗，青蛙，马，船和卡车。
数据集：
参考：
0个隐藏层网络
对于网络，我们使用的逻辑回归没有隐藏层，并且将输入层线性映射到输出层，可以写成
在哪里是将张量重塑为矢量的形式。
超参数：
学习率：0.0001
动量：0.1
结果，我们能够为该网络实现40.6％的测试精度。
1个完全连接的隐藏层网络
该网络具有一个隐藏层，表示为在哪里是一个超参数，写为
在哪里
超参数：
学习率：0.0001
动量：0.8
男：500
结果，我们能够为该网络实现52.81％的测试精度。
最大池网络的卷积层
我们首先将relu激活应用于具有其偏移量的卷积，所以我们有 。
然后，我们应用最大池化层以在补丁中找到最新
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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