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[Pytorch] CIFAR-10数据集的训练和模型优化

本篇文章记录了第一次完整训练优化的过程0关于数据集在CIFAR-10dataset的介绍中，cifar-10数据集一共10类图片，每一类有6000张图片，加起来就是60000张图片，每张图片的尺寸是32x32

你说的没错_我是个FW·2023-02-03 00:29

Leetcode刷SQL 2、部门工资最高的员工

Name|Salary|DepartmentId|+----+-------+--------+--------------+|1|Joe|70000|1||2|Henry|80000|2||3|Sam|60000

Marstin·2023-02-02 12:28

新版H5大圣游戏源码搭建教程

linuxcentos7可以使用宝塔安装环境Apache2.4，mysql5.6，php7.12.配置要求测试要求：服务器CPU2核+内存4G3.注意事项1.服务器要在安全组规则，添加安全组规则下面添加端口范围1/60000

晓浩320·2023-02-01 19:31

高校推广未来趋势深度分析，新媒体校园营销如何赢在起跑线？

高校推广校园推广校园营销根据《掌上大学新媒体蓝皮书2016》显示，2016年高校新媒体运营团队数量在60000个左右，高校新媒体人规模达60万人。

掌大校园研究院·2023-02-01 08:26

自用vue axios

/router';axios.defaults.responseType='json';axios.defaults.timeout=60000;constbaseURL=process.env.NODE_ENV

人穷脸丑小前端·2023-02-01 05:08

【tensorflow基础】读取mnist数据

MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。在MNIST数据集中的每一张图片都代表了0~9中的一个数字。

Mr_health·2023-02-01 01:02

【Get】用深度学习识别手写数字

这个数据集拥有60000个训练样本，和10000个测试样本。

CoorChice·2023-01-30 15:45

cookie

functionsetCookie(name,value,Hours){vard=newDate();varoffset=8;varutc=d.getTime()+(d.getTimezoneOffset()*60000

宇少_e010·2023-01-30 02:45

Fashion MNIST数据集的处理——“...-idx3-ubyte”文件解析

FashionMNIST数据集包含60000张图片的训练集和10000张图片的测试集。图片的大小为28×28，共784个像素。像素的灰度值介于0~255之间的整数。数据集分为10个类别，分别是：‘

峡谷的小鱼·2023-01-29 23:36

数据集与算法评估

60000/10000的训练测试数据划分，28x28的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习

翠小白·2023-01-28 08:58

在MNIST数据集上实现SVM、KNN、VGG、ResNet分类算法

一、数据集的准备手写数字识别数据集（MNIST）包含60000条训练数据和10000条测试数据，一

WarriorQiu·2023-01-28 08:52

数据分析-深度学习 Pytorch Day7

图像识别：CIFAR10图形识别1.CIFAR10数据集共有60000张彩色图像，这些图像式32*32*3，分为10个类，每个类6000张2.这里面有50000张用于训练，构成5个训练批，每一批10000

小浩码出未来！·2023-01-27 09:20

用户与组01

yum-yinstallsystem-config-users用户分类：超级管理员普通用户系统/程序用户：为程序产生的用户组账户：基本组：与用户同名附加组：将其他用户添加到某个组UID、GIDUID：用户标识号，root默认0，普通用户1000-60000

弃坑之路·2023-01-26 07:20

使用LeNet5对CIFAR10数据集进行识别分类（pytorch）

LeNet5是一个最早的深度模型，结构如图：CIFAR10数据集包含60000张RGB3通道彩色图片，每个图片大小为32*32，这些图像分为10个类别，每个类别6000张。

张十八员外·2023-01-23 11:08

多类分类器

fetch_openml('mnist_784',version=1)X,y=minst["data"],minst["target"]X_train,X_test,y_train,y_test=X[:60000

qq_42052864·2023-01-23 07:41

【pytorch笔记】第五篇 torchvision，Dataloader，nn.Module的使用

②CIFAR-10数据集包含60000张32×32的彩色图片，一共10个类别，其中50000张训练图片，10000张测试图片。

青鸠·2023-01-22 20:47

springboot+mybatis-plus多租户动态切换数据源

com.alibabadruid-spring-boot-starter1.1.21yml中druid配置：druid:initial-size:5#初始化大小min-idle:10#最小连接数max-active:20#最大连接数max-wait:60000

方方方的菜鸟博客·2023-01-22 00:05

hbase Web UI中的一些零碎

hbasemaster默认端口：60000，http://jxdream1:60010/master-statusregion服务器的默认端口：600030--可以通过hbase.master.info.port

sjh752422969·2023-01-21 12:37

【代码实验】CNN实验——利用Imagenet子集训练分类网络（AlexNet/ResNet）

googleDeepMind团队从Imagnet数据集中抽取的一小部分（大小约3GB）制作了Mini-Imagenet数据集（也就是Imagenet的子集），共有100个类别，每个类别都有600张图片，共60000

Cpsu·2023-01-20 20:51

基于深度学习的手写数字实现及超简单的英文字母识别

该MNIST数据库中含有60000张手

Skizofreni·2023-01-19 16:49

基于mnist手写数字数据库的深度学习网络训练和数字识别matlab仿真

算法描述MNIST数据集(MixedNationalInstituteofStandardsandTechnologydatabase)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库，该数据集包含60000

我爱C编程·2023-01-19 16:47

【深度学习】01 - 图像识别

线性分类器得分函数损失函数（代价函数）损失函数1：hingeloss/支持向量机损失损失函数2：互熵损失（softmax分类器）K最近邻法-KNN现在用的比较少，因为其比较耗费内存，运行速度较慢练习：CIFAR-10数据集60000

李易安QSR·2023-01-19 09:48

win10+CUDA11.1+cudnn11.1+TensorRT8.0开发环境搭建

12thGenIntel(R)Core(TM)i5-12600K3.70GHz机带RAM16.0GB(15.8GB可用)设备ID0FEB664E-6D33-405C-97E8-1D5D1571887B产品ID00326-60000

SongpingWang·2023-01-18 11:06

怎么实现联邦学习中的Non-IID？

part1：在堪称联邦学习“开山之作”FedAvg这篇论文中，是这样描述的：数据集是MNIST，MNIST是0到9这10个数的手写数据集，训练集大小是60000。

周杰伦今天喝奶茶了吗·2023-01-17 09:56

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(十)

超参数的最优化6.5.3超参数最优化的实现6.4正则化神经网络发生过拟合的原因：模型拥有大量参数、表现力强训练数据少为了制造过拟合的神经网络来表现实验情况，选择了以下条件：训练数据：Minist数据集里的300（60000

weixin_43114885·2023-01-16 08:50

bzoj1251: 序列终结者 (splay)

血一样的教训最后祭出inline大法才过，我的splay真的慢到吐血{$inlineon}{$M1000000000,0,maxlongint}const//mm=maxlongint>>2;maxn=60000

weixin_33901926·2023-01-15 13:06

[Keras] 绘制训练过程中Acc和Loss曲线

#coding=utf-8fromtensorflowimportkerasimportmatplotlib.pyplotasplt#PreparedataX_train:ndarray,(60000,28,28

手撕机·2023-01-13 10:59

pytorch利用LeNet5和ResNet18训练Cifar10数据集

CIFAR10数据集该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。

爱听许嵩歌·2023-01-12 09:52

自制数据集数据增强

1.观察数据集结构，配成特征标签对上面文件夹存放的是数据集的图片，其中训练集60000张，测试集10000张，txt文件存放的是对应图片的标签2.在代码中写上这四个文件的路径，以及s生成的npy数据集的路径

明天天明~·2023-01-11 16:40

利用pytorch构建alexnet网络对cifar-10进行分类

文章目录（一）概述（二）数据预处理（三）构建网络（四）选择优化器（五）训练测试加保存模型正文（一）概述1、CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别有6000张图像。

MosterSakura·2023-01-11 06:41

基于卷积神经网络的CIFAR10分类识别

今天带来一个小小的PyTorch项目，利用PyTorch搭建卷积神经网络完成对CIFAR10数据集的分类CIFAR10：由10个类中的60000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像。

Sivona_L·2023-01-10 02:28

c语言神经网络实验报告,LeNet-5: LeNet-5神经网络，C语言写成，不依赖任何第三方库。附带MNIST字符集测试demo...

DEMOmain.c文件为MNIST数据集的识别DEMO，直接编译即可运行，训练集60000张，测试集10000张。

石之龙·2023-01-09 10:16

如何用Keras从头开始训练一个在CIFAR10上准确率达到89%的模型

该数据集有60000张尺寸为32x32的彩色图片，其中50000张用于训练，10000张用于测试。

zhuiqiuk·2023-01-06 12:55

用MNIST数据集搭建简单卷积神经网络

一、MNIST数据集简介MNIST数据集是NIST（NationalInstituteofStandardsandTechnology，美国国家标准与技术研究所）数据集的一个子集，为手写数字数据库，由60000

Ivy_law·2023-01-05 20:29

Tensorflow2.0数据集下载

tf.keras.datasets.fashion_mnist#返回四个numpy数组(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=fashion_mnist.load_data()'''(60000,28,28

m0_37796039·2023-01-05 14:42

opencv实现ann mlp（多层感知机）识别手写数字二

素材选取vs2019opencv410c++，mnist_train.csv（60000个手写数字）、mnist_test_10.csv（10个手写字符）。

yijiangyi·2023-01-05 12:34

深度学习/自动驾驶数据集大集合（目标检测/图像分割/语义分割/图像分类/）

CIFAR-10数据集CIFAR-10数据集(加拿大高级研究所，10类)是TinyImages数据集的一个子集，由60000个32x32彩色图像组成。

阿利同学·2023-01-05 11:33

神经网络欠拟合与过拟合方法

x_test,y_test)=datasets.mnist.load_data()print('datasets:',x.shape,y.shape,x.min(),x.max())idx=tf.range(60000

晚点吧·2023-01-05 09:55

手动实现卷积神经网络的前向传播和后向传播，基于MNIST数据集实现手写数字识别

MNIST数据集共包含60000张图片，每张图片大小为28x28x1的灰度图。

OAA.·2023-01-05 02:54

cs231n学习笔记 assignment1 knn

实现过程：1.加载数据：图像分类数据集CIFAR-10，60000张32X32的小图像，每张图像都有10种分类标签中的一种。

544_·2023-01-04 11:08

tensorflow实现MNIST手写数字识别

训练图像有60000张，测试图像有10000张。1、在tensorflow中可以使用python下载数据集，调用download.py。

小罗卜·2023-01-03 11:01

pycharm训练过程中断了，如何继续上次的epoch继续运行？

【求助】在服务器上跑程序的时候训练终止了，总共要跑60000次迭代，现在跑到15000终止了，怎么在epoch80继续迭代？

我爱图像处理·2022-12-30 23:08

完整的神经网络模型验证套路

以下就是完整的神经网络模型验证套路，我们拿到的数据集是CIFAR10，CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。

Angeliaaa·2022-12-30 12:05

Cifar-10训练记录

cifar-10数据集共有60000张彩色图像，大小为32*32*3，一共有10个类别，每个类别6000张。其中50000张用于训练，10000用于测试。

但愿此生，从未邂逅·2022-12-25 22:46

CIFAR-10 物体识别

CIFAR-10数据集共包含60000彩色（RGB）图像，尺寸32*32。

麦格芬230·2022-12-24 18:30

MNIST数据集处理

MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，它包括60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。在MNIST数据集的每一张图片都代表了0-9中的其中一个数字。

魂小猫·2022-12-24 12:22

应用SVM对MNIST数据集进行分类

MNIST是机器学习领域十分经典的一个手写数字数据集，共60000张训练图像，10000张测试图像，图像大小为28*28.MNIST百度网盘下载地址：https://pan.baidu.com/s/1k1Ji6amaUhDG6jfdcl_kNg

JackWillian·2022-12-23 16:05

Python实现CIFAR-10数据集分类

目录数据集介绍代码实现Reference数据集介绍CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。

IRay21·2022-12-22 12:28

基于LeNet-5网络实现手写体分类（入门版，超详细）

（点赞收藏评论噢）数据集图像都是28*28大小的灰度图像，每个像素的是一个八位字节（0~255），包含了60000张的训练图像和10000张的测试图像，主要是下面的四个文件1引入库importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoade

鸡丝米线·2022-12-22 12:07

[pytorch] 利用Alexnet训练cifar10

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksAlexnet的网络结构如图所示cifar10数据集一共包含10个类别的RGB彩色图像，每个类别分别有6000张，共60000

故你，·2022-12-22 09:11

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