昇思25天学习打卡营第12天|基于ResNet50的图片分类任务
首先下载数据集,本次数据集一共有50000张训练图片和10000张评估图片,这里使用官方提供的`mindspore.dataset.Cifar10Dataset`接口来加载数据集，并进行相关图像增强操作。来减轻退化问题，使用ResNet网络可以实现搭建较深的网络结构（突破1000层）ResNet网络层数越深，其训练误差和测试误差越小。我调整了训练轮数.30轮的训练之下,准确率有提升,Accurac
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这次我们使用基于ResNet50的模型进行图片分类,这个模型是2015年由微软实验室的何恺明提出
ResNet网络提出了残差网络结构(Residual Network)来减轻退化问题，使用ResNet网络可以实现搭建较深的网络结构（突破1000层）ResNet网络层数越深，其训练误差和测试误差越小。
首先下载数据集,本次数据集一共有50000张训练图片和10000张评估图片,这里使用官方提供的`mindspore.dataset.Cifar10Dataset`接口来加载数据集，并进行相关图像增强操作。
这里使用matplotlib库来显示图片,并用了numpy来处理数据,最后对数据集合进行可视化,
最后训练完的预测准确率大概70%左右,这是5epoch的准确率
我调整了训练轮数.30轮的训练之下,准确率有提升,Accuracy提升到了0.8
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