resnet18训练office31中Amazon准确率平均水平

针对这个问题，我需要更多的信息才能给出一个准确的回答。以下是我需要的一些信息：

1. 这里的Office31是指哪个数据集？

2. Amazon是指数据集中的哪个类别？

3. 你使用的ResNet18模型的具体架构是什么？是否有使用预训练的权重？

4. 你使用的训练方法、优化器和学习率是什么？

5. 你的训练集、验证集和测试集的比例是多少？

如果你能提供这些信息，我可以更准确地回答你的问题。

相关问题

ck+在resnet18模型上的最高准确率

使用ResNet18模型在CK+数据集上进行人脸表情识别的准确率取决于训练数据集、超参数的选择，以及其他一些因素。在实际应用中，通常需要对模型进行多次训练和调整，才能达到最佳的性能。一些研究者使用ResNet18模型在CK+数据集上进行了实验，得到的最高准确率为大约96%，但这个结果并不代表该模型在所有情况下的表现。因此，需要根据具体情况进行调整和选择模型。

ResNet18训练模型太慢

ResNet18是一个相对较小的模型，训练速度应该不会太慢，但是训练时间取决于许多因素，如数据集的大小和复杂性、训练批次的大小、网络架构的复杂性等等。以下是一些可能加速ResNet18训练的方法：

1. 使用GPU加速训练：GPU在深度学习训练中的作用非常重要，它可以大幅度加速模型的训练。

2. 数据增强：使用数据增强技术可以增加数据集的大小，同时还可以提高模型的泛化能力。

3. 剪枝：使用剪枝技术可以减少模型的参数数量，从而加快模型的训练速度。

4. 学习率调整：合理的学习率调整可以加快模型的收敛速度，从而缩短训练时间。

5. 网络优化：使用网络优化技术，如批归一化、残差连接、学习率衰减等，可以提高模型的训练效率。

总之，加速ResNet18的训练需要综合考虑多个因素，并进行合理的优化。