如何一步一步提高图像分类准确率，模型优化方法

https://zhuanlan.zhihu.com/p/29534841

当我们在处理图像识别或者图像分类或者其他机器学习任务的时候，我们总是迷茫于做出哪些改进能够提升模型的性能（识别率、分类准确率）。。。或者说我们在漫长而苦恼的调参过程中到底调的是哪些参数。。。所以，我花了一部分时间在公开数据集CIFAR-10 [1] 上进行探索，来总结出一套方法能够快速高效并且有目的性地进行网络训练和参数调整。

CIFAR-10数据集有60000张图片，每张图片均为分辨率为32*32的彩色图片（分为RGB3个信道）。CIFAR-10的分类任务是将每张图片分成青蛙、卡车、飞机等10个类别中的一个类别。本文主要使用基于卷积神经网络的方法（CNN）来设计模型，完成分类任务。

首先，为了能够在训练网络的同时能够检测网络的性能，我对数据集进行了训练集/验证集/测试集的划分。训练集主要用户进行模型训练，验证集主要进行参数调整，测试集主要进行模型性能的评估。因此，我将60000个样本的数据集分成了，45000个样本作为训练集，5000个样本作为验证集，10000个样本作为测试集。接下来，我们一步步来分析，如果进行模型设计和改进。