CIFAR 第15页

Beyond neural scaling laws: beating power law scaling via data pruning

然后，我们用修剪后的数据集大小经验地测试了这种新的指数缩放预测，并且确实观察到在CIFAR10、SVHN和ImageNet上训练的ResNets上比幂律缩放性能更好。鉴于寻找高质量修剪指标

你今天论文了吗·2022-12-11 09:29

pytorch 完整的模型训练过程（入门级代码）

例如下载CIFAR10数据集：train_data=torchvisio

知木木·2022-12-11 09:57

pytorch 一个完整的训练

训练train.pytest.py按照验证的写法即可模型使用的是之前的cifar10_seq模型步骤如下：设置使用的设备（cuda、mps）创建数据集（数据集自定义参照dataset一文）加载数据集创建网络并放到设备上

米饭�·2022-12-11 09:11

Pytorch | 学习笔记（三）

个人环境：win10Package：Python3.8.12torch1.11.0+cu113torchvision0.12.0+cu113tensorboard2.8.0一、目标：1.实验对象：选取数据集CIFAR102

yatingliu2019·2022-12-11 09:05

PyTorch以及VGG模型

PyTorch以及VGG模型PyTorch张量（Tensor）数据集和数据加载器（DATASETS&DATALOADERS）未完待续VGG模型PyTorch版（加载cifar10数据集）cifar10数据集加载数据集

GXYao~·2022-12-11 00:48

简单分类模型设计与实现

摘要：本Task通过训练DenseNet网络结构，对具有100个标签值的CIFAR-100图像分类数据集进行分类。

艺术家常·2022-12-10 15:19

基于libtorch的Resnet34残差网络实现——Cifar-10分类（测试集准确率94.15%）

“前文我们使用libtorch实现的Resnet34网络对Cifar-10进行分类，测试集的分类准确率仅有74.95%，本文我们在前文的基础上做了一些改进，使得测试集的分类准确率达到94.15%。”

萌萌哒程序猴·2022-12-10 11:07

Resnet实现CIFAR-10图像分类

1.概述计算机视觉是当前深度学习研究最广泛、落地最成熟的技术领域，在手机拍照、智能安防、自动驾驶等场景有广泛应用。从2012年AlexNet在ImageNet比赛夺冠以来，深度学习深刻推动了计算机视觉领域的发展，当前最先进的计算机视觉算法几乎都是深度学习相关的。深度神经网络可以逐层提取图像特征，并保持局部不变性，被广泛应用于分类、检测、分割、跟踪、检索、识别、提升、重建等视觉任务中。本次体验结合图

m0_70336003·2022-12-10 11:35

深度学习pytorch——彩色图片识别

天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章地址：365天深度学习训练营-第P2周：彩色图片分类作者：K同学啊一、前期准备语言环境：Python3.8●编辑器：pycharm●学习环境：Pytorch11.7CIFAR10

学电不交电费·2022-12-10 10:20

keras 的 example 文件 cifar10_resnet.py 解析

该代码功能是卷积神经网络进行图像识别，数据集是cifar10同时演示了回调函数ModelCheckpoint，LearningRateScheduler，ReduceLROnPlateau的用法输入数据的

zhqh100·2022-12-10 10:38

使用 X2MindSpore 迁移 Pytorch 训练脚本mobileNet支持分布式训练

使用的模型是分类任务模型mobileNet，数据集是cifar-100。本教程对应的视频讲解链接：https://www.bilibili.com

会写代码的孙悟空·2022-12-10 09:08

【模式识别大作业】

模式识别大作业1.题目：基于改进LetNet5和VIT神经网络cifar10识别方法研究2.作业内容要求：2.1.简述模式识别系统2.2.介绍分类器卷积和VIT神经网络基本原理3.研究实验运行环境说明4

2345VOR·2022-12-10 08:06

tensorflow利用for循环进行知识蒸馏训练遇到的内存爆炸问题(OOM)

文章目录问题背景出现问题解决问题部分一部分二部分三参考问题背景最近在用tensorflow学习模型的知识蒸馏，自己基于cifar10数据集训练得到的teacher模型，在对3种不同参数量的student

javastart·2022-12-10 06:20

c调用python keras模型_使用TensorFlow 2.0创建Keras模型的三种方法

TensorFlow2.0和tf.keras提供了三种方式来实现神经网络模型：SequentialAPIFunctionalAPIModelsubclassing下面我将分别使用这三种方式来创建深度学习模型，并使用它们在CIFAR

weixin_39771351·2022-12-09 18:26

Keras入门教程 3.波士顿房价回归 (MPL)

模块中可用的数据如下:CIFAR10小图分类CIFAR100小图像分类IMDB电影评论情感分类路透

cndrip·2022-12-09 16:13

tensorflow cifar10 分类预测实战，精准度0.794

importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportdatasetsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#获取数据集(x,x_lable),(y,y_lable)=datasets.cifar10

柚梓sir·2022-12-09 16:11

【pytorch学习实战】第二篇：多项式回归

：逻辑回归【pytorch学习实战】第四篇：MNIST数据集的读取、显示以及全连接实现数字识别【pytorch学习实战】第五篇：卷积神经网络实现MNIST手写数字识别【pytorch实战学习】第六篇：CIFAR

非晚非晚·2022-12-09 14:26

机器学习-卷积神经网络之深度残差网络CIFAR10实战（四）

本次实战对CIFAR10数据集进行分析与学习。

weixin_46737548·2022-12-09 09:13

深度学习训练模型时，GPU显存不够怎么办？

2492822726点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【全栈算法】技术交流群导读此篇博文以AlexNet为网络架构(其需要输入的图像大小为227x227x3)，CIFAR10

自动驾驶之心·2022-12-09 08:51

基于CIFAR100的VGG网络结构详解

基于CIFAR100的VGG网络详解码字不易，点赞收藏1数据集概况1.1CIFAR100cifar100包含20个大类，共100类，train集50000张图片，test集10000张图片。

Marlowee·2022-12-09 07:48

Lecture4 神经网络与反向传播(2)

在CIFAR-10数据集中，图片的大小只有32*32*

pinkshell_1314·2022-12-09 07:43

【土堆 pytorch实战】P22神经网络搭建

P22搭建CIFAR-10卷积层1：输入H=32，kernel_size=5,dilation=1输出H=32，代入公式得32=32+2∗padding−4−1stride+132=\frac{32+2

mob8·2022-12-08 21:24

Pytorch入门学习笔记，机器学习模型训练流程，从入门到放弃

p=11.torchvision数据集dataset的使用importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="..

Error 0·2022-12-08 21:53

pytorch1.2做CIFAR-10数据集分类详解，pytorch入门程序

问题：刚刚上手pytorch，不熟悉pytorch库也不精通python。解决办法：通过经典框架快速上手。啊啊啊，好好学习，早日发顶刊顶会啊。说明：经过修改，可以直接在VS中复制粘贴运行，非常简洁，哈哈哈，保证给你自信心。原型代码是从Pytorch的官网下载的，官网可以在jupyternotebook下直接运行，但是在VS下会报[Error32]Brokenpipe错误。这可能是因为VS不允许多线

AI414010·2022-12-08 21:07

【土堆pytorch实战】P27-29 完整模型训练套路

importtorchvision#准备数据集fromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoadertrain_data=torchvision.datasets.CIFAR10

mob8·2022-12-08 21:06

003_SSS_ Tackling the Generative Learning Trilemma with Denoising Diffusion GANs

TacklingtheGenerativeLearningTrilemmawithDenoisingDiffusionGANs个人笔记Github地址:https://github.com/xuekt98/readed-papers.git本文提出了一种结合Diffusion和GAN的生成模型,在CIFAR

Artificial Idiots·2022-12-08 06:05

CNN CIFAR-10 pytorch实现

很简单：数据集、网络、训练规则定义好，反复迭代等结果即可调用现成包需要调用数据处理包numpy。本文方法基于Pytorch实现，因此调用pytorch处理图像分类全家桶torch.nn、torch.optim、torchvisionimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimportda

FallFlower*·2022-12-08 02:34

ResNet手写代码实现

在此进行Renset对CIFAR-10（32乘32大小，10类别）或CIFAR-100数据集（

小猪猪的棒棒糖·2022-12-07 22:53

pytorch入门之CIFAR-10图像分类

目录CIFAR-10:实现思路：加载数据集：定义网络：定义损失函数和优化器：训练结果：完整代码：参考：参考链接CIFAR-10:一共包含10个类别的RGB彩色图片：飞机（a叩lane）、汽车（automobile

骚年，你渴望力量嘛？·2022-12-07 13:51

torch.nn神经网络（2）--池化层+非线性激活函数（ReLU和Sigmiod）+Sequential()函数的使用

本质是降采样，减少网络的参数量还是老规矩，导入模块及数据集，CIFAR10,batchsize=64：importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportMaxPool2dfromtorch.utils.data

CYHR_2489·2022-12-07 12:43

Pytorch 创建Dataset类，加载我们自己的数据集及优化

，他们的格式都已经指定，如：MNISTCOCO（用于图像标注和目标检测）(CaptioningandDetection)LSUNClassificationImageFolderImagenet-12CIFAR10andCIFAR100STL10

水木工南·2022-12-07 11:17

LeNet详解与数据集的训练

本次展示所用的数据集是cifar数据集classes=('plane','car','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck')traindata

思悦瞳科技·2022-12-07 09:53

解读FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence

2.在cifar10利用250个标签样本实现了94

dxz_tust·2022-12-07 01:13

SeNet代码实现

SeNet开发环境准备工作项目代码结构cifar10转png程序数据集构建文件SeNet模型推理程序SeNet模型训练程序senet网络结构构建程序开发环境python–3.7torch–1.8+cu101torchsummarytorchvision

为算法工程师·2022-12-06 18:01

pytorch torchvision.datasets.CIFAR10 读入的数据集的数据类型

train_dataset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='data/',train=True,transform=transforms,download=True

不解不惑·2022-12-06 13:25

利用GPU训练模型

importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderdataset=torchvision.datasets.CIFAR10

放牛儿·2022-12-06 12:14

Pytorch学习（二）使用 torchvision

Pytorch学习（二）使用torchvision训练图像分类器准备数据集torchvision一.导入torchvision的库二.使用datasets.CIFAR10()函数加载数据库三.DataLoader

weixin_42835514·2022-12-05 22:01

PDEBench-AI求解微分方程新基准

但都在各自数据集和问题上进行测试比较，发展类似图像benchmark如CIFAR10等公开数据集，比较迫切。

pinn山里娃·2022-12-05 22:17

深度学习第四周培训

文章目录一、视频学习和论文阅读1.MobileNetV1&V22.MobileNetV33.SENet二、代码学习1.使用SENet对CIFAR10数据集进行分类1.1定义网络结构1.2训练数据1.3测试数据

OUCER_K·2022-12-05 09:19

Pytorch学习笔记--SEResNet50搭建

ResNet50介绍1-1--StemBlock环节1-2--Stage环节1-3--ResNet50核心代码：2--SENet介绍3--SEResNet50介绍4--实例之使用SEResNet50实现数据集CIFAR10

憨豆的小泰迪·2022-12-04 20:30

【土堆 pytorch实战】P14-15数据集的使用

P14torchvision数据集的使用CIFAR10数据集介绍https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlTheCIFAR-10datasetconsistsof6000032x32colourimagesin10classes

mob8·2022-12-04 17:45

DARTS-：增加辅助跳连，走出搜索性能崩溃

DARTS-：增加辅助跳连，走出搜索性能崩溃摘要Skip-Connect富集的两重原因方法结果CIFAR-10和ImageNetNAS-Bench-201本文是由美团，上交，小米，中科院联合发表的可微分神经网络架构搜索的文章

AI异构·2022-12-04 14:22

神经网络架构搜索——可微分搜索（PC-DARTS）

神经网络架构搜索——可微分搜索（PC-DARTS）动机贡献点方法部分通道连接(PartialChannelConnection)边缘正规化(EdgeNormalization)实验结果CIFAR-10ImageNet

AI异构·2022-12-04 14:21

[NAS]DARTS:Differentiable Architecture Search

本文的方法在CIFAR-10,ImageNet,PTB以及WikiText-2数据集上进行了测

黄小米吖·2022-12-04 14:51

神经网络-搭建小实战

文章目录神经网络搭建CIFAR10网络模型的保存网络模型的加载完整的模型训练套路(以CIFAR10数据集)利用GPU训练电脑存在GPU电脑不存在GPU完整的模型验证套路神经网络搭建CIFAR10#-*-

于小猿Sup·2022-12-04 09:09

一、pytorch搭建实战以及sequential的使用

一、pytorch搭建实战以及sequential的使用1.Asequentialcontainer2.搭建cifar10modelstructure3.创建实例进行测试（可以检查网络是否正确）3.tensorboard

weixin_44987829·2022-12-04 09:39

PyTorch快速入门教程【小土堆】-神经网络-搭建小实战和Sequential的使用

2.CIFAR10图像分类（1）输入：通道数3，尺寸是32*32经过卷积核为5*5的卷积Convolution后输出：通道数为32，尺寸为32*32思路1：根据公式计算卷积的padding，得出stride

润叶~·2022-12-04 09:07

神经网络之搭建小实战和Sequential的使用

SWQUENTIAL：使代码更加简洁目标：搭建一个对CIFAR-10分类的简单神经网络importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

爱学习的小登西·2022-12-04 09:32

【Pytorch】神经网络搭建小实战和Sequential的使用 - 学习笔记

视频网址Sequential官方文档，就是把一些层连起来我们来使用CIFAR数据集写一个简单的神经网络随便找一个CIFAR10的模型：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d

Lucy@IshtarXu·2022-12-04 09:29

神经网络 - 搭建小实战和 Sequential 的使用

【我是土堆-PyTorch教程】学习随手记_我愚蠢的_理想主义的博客-CSDN博客_我是土堆程序代码如下：展示的是CIFAR10模型的普通实现以及利用Sequential实现importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d

瞬间记忆·2022-12-04 09:58

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