加入星计划,您可以享受以下权益:

  • 创作内容快速变现
  • 行业影响力扩散
  • 作品版权保护
  • 300W+ 专业用户
  • 1.5W+ 优质创作者
  • 5000+ 长期合作伙伴
立即加入
  • 正文
  • 推荐器件
  • 相关推荐
  • 电子产业图谱
申请入驻 产业图谱

Fashion-MNIST验证机识别率可达98%?

2023/05/08
2388
阅读需 3 分钟
加入交流群
扫码加入
获取工程师必备礼包
参与热点资讯讨论

看到一篇会议论文[1],宣称用lenet-5在fmnist上可以实现超过98%的识别率。

当时看到就惊呆了!

先介绍一下论文主体内容:

第一部分引言强调了CNN在计算机视觉中有广泛的应用,并引出了lenet5是一个重要的CNN模型,并分6个方面阐述Fashion-MNIST是一个复杂的数据集。

第二部分介绍了相关的工作,即识别Fashion-MNIST的工作。

红圈处为本文结果,可达98.8%

第三部分方法部分首先介绍了lenet5的结构,如下图

之后介绍了评价指标,主要关注accuracy

第四部分介绍了实验结果,并对实验结果进行了讨论

恕我无知,这是我第一次看到test acc比train acc还要高,而且对于Fashion-MNIST,竟然在8epochs达到了98.8%,我当然想重复这个实验,毕竟在Fashion-MNIST github页面上,RESNet18[2]也只能实现95%的准确率,最高为96.7%

根据文中给出的十分有限的超参数:学习 = 0.005 batchsize = 32 epochs = 10,我找出了用matlab写的CNN程序,准备重复这个实验,由于论文中未提及用bn核dropout等技术,我也没用,下图是我的结果:

呵呵,下图是我用其他结构跑的结果,超过92%

网络结构为:

XDM,是我对这篇论文的内容理解有误吗?有没有识别过Fashion-MNIST的出来发个话啊

[1](PDF) Classification of Garments from Fashion MNIST Dataset Using CNN LeNet-5 Architecture (researchgate.net)

[2]github.com/zalandoresea

推荐器件

更多器件
器件型号 数量 器件厂商 器件描述 数据手册 ECAD模型 风险等级 参考价格 更多信息
10M08SCU169C8G 1 Intel Corporation Field Programmable Gate Array, PBGA169, 11 X 11 MM, 0.80 MM PITCH, ROHS COMPLIANT, UBGA-169

ECAD模型

下载ECAD模型
$11.16 查看
EP2S30F672C4N 1 Altera Corporation Field Programmable Gate Array, 13552 CLBs, 717MHz, 33880-Cell, CMOS, PBGA672, 35 X 35 MM, 1 MM PITCH, FBGA-672
$490.75 查看
XC6SLX25-2FG484I 1 AMD Xilinx Field Programmable Gate Array, 1879 CLBs, 667MHz, 24051-Cell, CMOS, PBGA484, 23 X 23 MM, 1 MM PITCH, FBGA-484
$656.54 查看

相关推荐

电子产业图谱