现在做图片分类哪些模型比较好用？

之前没有Machine Learning基础，这学期的ML课程project需要做图片分类，类似于fashion_mnist 数据集，10个类别的分类.
我打算先用最基础的CNN做出来（还没学DL呢，这个要自学），然后进一步去优化，想把这个project作为ML/DP入门project做好，希望可以和大家集思广义，非常感谢！


补充内容 (2022-04-29 10:54 +8:00):
如果限制在DeepLearning的话大家有什么建议吗？ 经典模型里resnet是天花板吗？ 谢谢

可以从基础的全连接网络开始，到CNN会有很明显的性能提升，之后的典型算法有ResNet/VGG/MobileNet/DenseNet等等。如果只是想要上手跑跑看，就没必要用参数太多的网络，否则训练时间太久且性能也不会有太大提升。Fashion-MNIST这种毕竟只是比较简单的数据集

vision transformer 如果你能跑得动

那么多现有的经典模型，搞几个试试transfer learning看看效果怎么样…

普通的backbone先训起来，resnet啥的

最好的模型都在arxiv上😂

非著名农民 发表于 2022-4-28 16:51
最好的模型都在arxiv上😂

求指点，比如哪些，在arxiv也有不靠谱的吧，就算是发出来的效果在这个case 用也可能不如paper的效果？

debuger 发表于 2022-04-28 14:52:49
求指点，比如哪些，在arxiv也有不靠谱的吧，就算是发出来的效果在这个case 用也可能不如paper的效果？

其实是调侃嘲笑他们啦，基本每篇paper都说超过sota，很多还把代码开源，随便找个有代码的跑跑看看，就知道猫腻在哪儿了（浪费了很多时间才发现“就这？！卧槽”）。最好是有人带你，否则，坑都趟不完

课程没讲的话可能没打算让你们用DL 可能是要让你们练习做featurization

babybear68 发表于 2022-4-28 20:56
课程没讲的话可能没打算让你们用DL 可能是要让你们练习做featurization

没有 就是让我们自己学dl 然后建立神经网络。当然也说了，没有特别限制，可以用任何模型，最后会用Kaggle排名