【代码实验】CNN实验——利用Imagenet子集训练分类网络（AlexNet/ResNet）
简介
本仓库提供了一个资源文件，用于进行卷积神经网络（CNN）实验，特别是利用Imagenet子集训练分类网络，包括AlexNet和ResNet模型。该实验旨在帮助研究人员和开发者理解和实践如何使用Imagenet数据集的子集进行模型训练。
资源文件内容
- 数据集：包含Imagenet子集的数据集，分为训练集和验证集。
- 代码：提供了用于数据准备、模型训练和结果分析的Python脚本。
- 模型：包括AlexNet和ResNet的模型架构，可以直接加载使用。
使用说明
- 数据准备：下载并解压数据集，按照提供的脚本进行数据集的划分。
- 模型训练：使用提供的代码进行模型训练，可以选择AlexNet或ResNet进行实验。
- 结果分析：训练完成后，可以对模型的性能进行评估和分析。
注意事项
- 数据集较大，建议在具有足够算力的环境中进行实验。
- 可以根据需要调整训练参数和模型结构，以获得更好的性能。
参考
该实验的详细步骤和代码解释可以在CSDN博客文章中找到，文章提供了从数据准备到模型训练的完整流程。