🎯 本项目将带你从零构建一个图像分类模型,使用经典的卷积神经网络(CNN)实现对CIFAR-10数据集的分类任务。
项目亮点
- 🌐 数据集:基于 CIFAR-10 数据集,包含10种常见物体的6万张32x32彩色图像
- 🧠 模型架构:采用三层卷积+全连接的经典结构,包含ReLU激活、最大池化和Dropout正则化
- 📈 性能指标:最终测试准确率可达85%+(需自行调参优化)
实现步骤
📁 数据准备
- 加载并预处理数据集(使用
torchvision
库) - 数据增强:随机翻转、归一化处理
import torchvision.transforms as transforms transform = transforms.Compose([ transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ])
- 加载并预处理数据集(使用
🏗️ 模型构建
- 定义CNN网络结构(可参考 卷积神经网络教程)
- 使用PyTorch实现:
import torch.nn as nn class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) ) self.classifier = nn.Linear(32 * 8 * 8, 10) def forward(self, x): x = self.features(x) x = x.view(x.size()[0], -1) x = self.classifier(x) return x
🔄 训练与评估
- 使用交叉熵损失函数和Adam优化器
- 训练过程可可视化:
import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
扩展学习
若想了解更复杂的模型架构,可参考 Project2: 使用ResNet进行图像分类 项目。
技术要点
- ⚙️ 过拟合处理:建议在训练中添加Dropout层(已包含在模型中)
- 📊 准确率分析:训练完成后可绘制准确率-epoch曲线(示例见 测试曲线图)
- 📚 理论基础:卷积神经网络的核心思想是通过局部感知和参数共享提取图像特征