用GoogLeNet对cifar100进行分类，哪种优化器效果最好？

在使用GoogLeNet对CIFAR-100数据集进行分类时，常用的优化器有SGD、Adam和RMSProp。具体哪个优化器效果最好，需要根据实验结果来进行选择。

根据相关实验结果，使用SGD优化器的效果相对较好。在使用GoogLeNet模型对CIFAR-100数据集进行分类时，使用SGD优化器可以获得较高的准确率。同时，由于该数据集比较复杂，使用较小的学习率、较小的批量大小可以获得更好的效果。

当然，优化器的选择还会受到其他因素的影响，例如学习率、批量大小等超参数的选择。因此，在实验中需要对不同的优化器和超参数进行充分的尝试和比较，以选择最佳的方案。

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googlenet训练cifar10，采用什么优化器最好？

在使用GoogLeNet模型训练cifar10数据集时，常用的优化器有SGD、Adam和RMSProp。具体哪个优化器最好，需要根据实验结果来进行选择。

在实际应用中，SGD优化器具有较好的性能表现，尤其是在训练数据集较大的情况下。而Adam优化器则适用于对学习率要求不断变化的情况下，可有效提高模型的收敛速度，缩短训练时间。RMSProp优化器则相对于Adam优化器来说，在训练深度神经网络时，具有更好的性能表现。

因此，建议在实验中尝试多种优化器，根据实验结果选择最佳的优化器。

pytorch基于googlenet的cifar10图像分类

好的，这个问题我可以回答。首先需要了解一下 GoogLeNet 的结构。GoogLeNet 是一种深度卷积神经网络，它在 2014 年的 ImageNet 挑战赛上取得了第一名的好成绩。它的主要特点是使用了 Inception 模块，这是一种可以同时使用不同大小的卷积核和池化层的模块，可以大幅提高网络的准确率。

然后，我们需要准备 CIFAR-10 数据集。CIFAR-10 是一个包含 60000 张 32x32 像素彩色图像的数据集，其中有 50000 张用于训练，10000 张用于测试。数据集中的图像分为 10 个类别，每个类别有 6000 张图像。

接下来，我们可以使用 PyTorch 来实现基于 GoogLeNet 的 CIFAR-10 图像分类。具体的实现过程可以分为以下几个步骤：

1. 定义网络结构。我们需要定义一个包含多个 Inception 模块的网络结构，并添加全局平均池化层和一个全连接层来输出分类结果。

2. 加载数据集。我们需要使用 PyTorch 的 DataLoader 来加载 CIFAR-10 数据集，并对数据进行预处理。

3. 定义损失函数和优化器。我们可以使用交叉熵损失函数来计算网络的误差，并使用 Adam 优化器来更新网络参数。

4. 训练网络。我们可以使用 PyTorch 的训练循环来训练网络，并在每个 epoch 后对网络在测试集上的准确率进行评估。

5. 测试网络。我们可以使用训练好的网络来对新的图像进行分类，并计算分类准确率。

以上就是基于 GoogLeNet 的 CIFAR-10 图像分类的实现过程。如果你需要更具体的代码实现，可以参考一些相关的 PyTorch 教程或者代码库。