深度学习方法为图像分类实验报告

深度学习方法为图像分类实验报告

随着深度学习技术的不断发展，图像分类任务的精度也得到了大幅提升。本文介绍了在深度学习框架下使用卷积神经网络 (Convolutional Neural Network，CNN) 进行图像分类的实验过程，并利用 CIFAR-10 数据集进行实验，同时提供了相应的代码示例。

1. 数据预处理

为了提高训练效果和分类精度，首先需要对 CIFAR-10 数据集进行预处理。本实验采用了以下预处理方法：

• 对图像进行标准化处理，对每个像素点减去均值并除以标准差；
• 对图像进行随机水平翻转和随机裁剪等数据增强操作，以增加数据样本的多样性。

代码如下：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets

# 数据预处理
transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
transform_test = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train)
testset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test)

2. 构建卷积神经网络

在 CNN 中，卷积层 (Convolution) 用于提取输入图像的特征，池化层 (Pooling) 用于降低特征图的大小并提高特征的鲁棒性，全连接层 (Fully Connected) 用于将特征转化为分类结果。本实验构建的 CNN 模型包含三个卷积层和三个全连接层，其中在卷积层中使用了批归一化 (Batch Normalization) 技术，可以有效提高模型收敛速度和分类精度。代码如下：