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ABlueLight · web-flow · commit a572538d5350 · 2020-02-18T15:35:28.000+08:00
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@@ -5,5 +5,5 @@ Lenet的准确率约为53%
 
 修改后的VGG16准确率约为76%（训练时batchsize设为100，迭代20次），后续可做实验再进行优化（不加BN层的话VGG16的网络不会收敛）不同batchsize对正确率会有影响，设batchsize为4时准确率可到80%  
 
-resnet18的准确率也为约76%（训练时batchsize设为100），同样不同batchsize对正确率会有影响，设batchsize为4时准确率可到84%,更换为Adam优化算法后，可以将准确率提升到85.3%
+resnet18的准确率也为约76%（训练时batchsize设为100，同样batchsize训练90次，并加入学习率衰减机制，准确率也可以达到85%），同样不同batchsize对正确率会有影响，设batchsize为4时(训练20次）准确率可到84%,更换为Adam优化算法后（并训练90次，加入学习率衰减机制），可以将准确率提升到85.3%
 

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`@@ -5,5 +5,5 @@ Lenet的准确率约为53%`
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`6`	`6`	`修改后的VGG16准确率约为76%（训练时batchsize设为100，迭代20次），后续可做实验再进行优化（不加BN层的话VGG16的网络不会收敛）不同batchsize对正确率会有影响，设batchsize为4时准确率可到80%`
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`8`		`-resnet18的准确率也为约76%（训练时batchsize设为100），同样不同batchsize对正确率会有影响，设batchsize为4时准确率可到84%,更换为Adam优化算法后，可以将准确率提升到85.3%`
	`8`	`+resnet18的准确率也为约76%（训练时batchsize设为100，同样batchsize训练90次，并加入学习率衰减机制，准确率也可以达到85%），同样不同batchsize对正确率会有影响，设batchsize为4时(训练20次）准确率可到84%,更换为Adam优化算法后（并训练90次，加入学习率衰减机制），可以将准确率提升到85.3%`
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