基于resnet网络的花卉识别 jittor深度学习框架

基于ResNet网络的花卉识别jittor深度学习框架 本文研究了基于ResNet网络的花卉识别jittor深度学习框架，涉及算法流程包括数据集划分、图像预处理、ResNet网络模型训练、模型测试。实验代码基于python实现，网络模型采用清华大学发布的即时编译高性能深度学习框架jittor构建，模型在公开花卉数据集上进行训练测试，实现花卉识别，ResNet模型在测试集准确率最高可达到XXX。 深度学习是多层神经网络的学习方法，它是相对于浅层学习来讲的。它通过建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，以实现对事物的感知。神经网络模型正是计算机视觉的基础，通过神经网络模型，本文赋予计算一种通过图像识别物体信息的能力。 基于ResNet网络的花卉识别摘要：ResNet网络模型建立的整体流程和框架通常包括数据处理、模型设计、训练配置、训练过程、模型保存。数据处理一般涉及到一下五个环节：读入数据、划分数据集、生成批次数据、训练样本集乱序、校验数据有效性。模型设计通常包括网络结构设计和损失函数设计，网络结构指的就是通常所说的神经网络算法中的网络框架，如全连接神经网络、卷积神经网络以及循环神经网络等，不同的网络结构通常有各自最优的处理场景，所以在处理具体问题时选择合适的网络结构是十分重要的。 损失函数是模型优化的目标，用于在众多的参数取值中，识别出最优的参数。损失函数的计算在训练过程的代码中，每一轮模型训练的过程都相同，分如下三步：（1）先根据输入特征数据正向计算预测输出；（2）再根据预测值和真实值计算损失（误差）；（3）最后根据损失反向传播梯度并更新参数；损失函数也有很多种，如均方差、交叉熵等，不同的深度学习任务需要有各自适宜的损失函数。 训练配置通常包括优化器和资源配置，优化算法用来确定参数更新的方式以及快慢，常用的优化算法有如SGD、Momentum、AdaGrad、Adam等。学习率代表参数更新幅度的大小，即步长。当学习率最优时，模型的有效容量最大，最终能达到的效果最好。学习率和深度学习任务类型有关，合适的学习率往往需要大量的实验和调参经验。 ResNet网络模型背景：经典的卷积神经网络模型包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet。理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的⼦空间。也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射f(x) = x，新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利⽤批量归⼀化带来的数值稳定性使训练深层模型更加容易，该问题仍然存在。针对这⼀问题，何恺明等⼈提出了残差⽹络（ResNet）。它在2015年的ImageNet图像识别挑战赛夺魁，并深刻影响了后来的深度神经⽹络的设计。 本文研究了基于ResNet网络的花卉识别jittor深度学习框架，涉及算法流程包括数据集划分、图像预处理、ResNet网络模型训练、模型测试。实验代码基于python实现，网络模型采用清华大学发布的即时编译高性能深度学习框架jittor构建，模型在公开花卉数据集上进行训练测试，实现花卉识别，ResNet模型在测试集准确率最高可达到XXX。