image-classification - 超腾开源标签

本文介绍了使用PyTorch实现猫狗图像分类的两种方法：从头构建CNN网络和采用VGG16迁移学习。CNN模型需要更多训练轮次，在20轮时达到最高准确率79.28%，之后出现过拟合。而VGG16仅用5轮就能达到86.5%的准确率，10轮后稳定在86.98%，明显优于CNN。实验表明，在训练数据有限的情况下，利用预训练模型进行迁移学习可以显著提升训练效率和分类准确率，是更优的选择。

本文通过PyTorch实现Fashion MNIST图像分类，对比了两层和三层卷积网络（CNN）以及BatchNorm层对模型性能的影响。实验表明，三层CNN整体表现优于两层，最佳准确率达92.45%。BatchNorm在充分训练后能提升准确率，但初期无BatchNorm收敛更快。训练轮数需适度，过多可能导致过拟合。最佳方案为CNN-3Conv加BatchNorm训练25轮。文章提供了完整的数据加载、模型定义、训练测试代码及结果分析，结论可扩展至更复杂的图像分类任务。