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PyTorch猫狗大战:CNN vs VGG16迁移学习,谁更胜一筹?
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。
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2025-02-06