🎯 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

  1. 📁 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))
    ])
    
    图像数据集
  2. 🏗️ 模型构建

    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
    
    卷积神经网络
  3. 🔄 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)
    
    训练过程

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
准确率曲线