NNDL 实验六 卷积神经网络（3）基于ResNet18的图像分类

5.5 实践：基于ResNet18网络完成图像分类任务

图像分类（Image Classification）

计算机视觉中的一个基础任务，将图像的语义将不同图像划分到不同类别。

很多任务可以转换为图像分类任务。

比如人脸检测就是判断一个区域内是否有人脸，可以看作一个二分类的图像分类任务。

• 数据集：CIFAR-10数据集，
• 网络：ResNet18模型，
• 损失函数：交叉熵损失，
• 优化器：Adam优化器，Adam优化器的介绍参考NNDL第7.2.4.3节。
• 评价指标：准确率。

5.5.1 数据处理

5.5.2 模型构建

使用飞桨高层API中的Resnet18进行图像分类实验。

torchvision.models.resnet18()

什么是“预训练模型”？什么是“迁移学习”？（必做）

比较“使用预训练模型”和“不使用预训练模型”的效果。（必做）

• resnet = models.resnet18(pretrained=True)
• resnet = models.resnet18(pretrained=False)

ref：

【深度学习】使用预训练模型_DrCrypto的博客-CSDN博客_深度学习预训练模型操作

pytorch学习笔记之加载预训练模型_AI算法札记的博客-CSDN博客_pytorch加载预训练模型

5.5.3 模型训练

5.5.4 模型评价

5.5.5 模型预测

思考题

1.阅读《Deep Residual Learning for Image Recognition》，了解5种深度的ResNet（18,34,50,101和152），并简单谈谈自己的看法。（选做）

2.用自己的话简单评价：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet（选做）

总结

使用思维导图全面总结CNN（必做）

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ref：

NNDL 实验5（上） - HBU_DAVID - 博客园 (cnblogs.com)

NNDL 实验5（下） - HBU_DAVID - 博客园 (cnblogs.com)

6. 卷积神经网络 — 动手学深度学习 2.0.0-beta1 documentation (d2l.ai)

7. 现代卷积神经网络 — 动手学深度学习 2.0.0-beta1 documentation (d2l.ai)