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# CIFAR10图像识别问题的卷积神经网络实践
按课程案例,动手完成编编码实践。
可尝试采用不同的学习率、单批次样本数、训练轮数等超参数,或是改变模型结构(例如:增加卷积层、池化层或全连接层的数量)让模型的准确率达到70%。
提交要求:
1、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件(.ipynb 格式)
2、作为附件上传
评分标准:
1、完成CIFAR10图像识别问题的卷积神经网络的建模与应用(必须采用卷积神经网络),有完整的代码,模型能运行,准确率达60%以上;得6分;每下降一个百分点,少得1分;
2、准确率达65%以上;再得2分,否则再得0分;
3、准确率到70%以上;再得2分,否则再得0分;
4、之所以只提70%的准确率作为满分的标准,不是说只能达到这个识别率,而是考虑同学们设备的算力和时间,有GPU的会很快,如果只是CPU的还是需要一些时间的。
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