CIFAR

R语言深度学习卷积神经网络 (CNN)对 CIFAR 图像进行分类：训练与结果评估可视化

p=24386本文演示了训练一个简单的卷积神经网络(CNN)来对CIFAR图像进行分类。由于本教程使用KerasSequentialAPI，因此创建和训练我们的模型只需几行代码。
·2021-11-19 17:08

人工智能实践：Tensorflow笔记 Class 5：卷积神经网络

目录5.1卷积计算过程5.2感受野5.3全零填充5.4TF描述卷积计算层5.5批标准化5.6池化5.7舍弃5.8卷积神经网络5.9CIFAR10数据集5.10卷积神经网络搭建5.11LeNet5.12AlexNet5.13VGGNet5.14InceptionNet5.15ResNet5.1
By4te·2021-11-10 20:18

《深度学习实战》第3章 前馈神经网络

实现深层神经网络本章我们将编码完成全连接神经网络，并使用CIFAR-10数据集进行测试，在本章练习中我们将完成：1.仿射层传播2.ReLU层传播3.组合单层神经元4.实现浅层全连接神经网络5.实现深层全连接神经网络
醉一心·2021-10-31 20:24

使用Pytorch构建一个分类器(CIFAR10模型)

·本案例采用CIFAR10数据集作为原始图片数据·CIFAR10数据集介绍：数据集中每张图片的尺寸是3*32*32，代表彩色3通道·CIFAR10数据集共有10种不同的分类，分别是"airplane",
赵有才er·2021-10-27 21:24

【pytorch学习笔记】第五篇——训练分类器

文章目录1.数据2.训练图像分类器2.1加载并标准化CIFAR102.2训练图像3.定义卷积神经网络、损失函数、优化器、训练网络和保存模型4.测试自己的模型5.在GPU上进行训练1.数据通常，当您必须处理图像
非晚非晚·2021-10-25 21:04

《深度学习实战》第2章 机器学习快速入门

参考书籍《深度学习实战》杨云、杜飞著softmax实现练习在本章练习中我们将逐步完成：1.熟悉使用CIFAR-10数据集2.编码softmax_loss_naive函数使用显式循环计算损失函数以及梯度3
醉一心·2021-10-24 18:44

使用卷积神经网络开发图像分类模型

今天，我们将对CIFAR10数据集执行图像分类，它是Tensorflow库的一部分。
woshicver·2021-10-22 21:07

完整的模型验证套路————PyTorch（完结）

所用图片为：上几节的CIFAR10模型的每个序列对应的真实类别如图：他的意思是，若输出为tensor（[0]），则代表识别图片结果为飞机。同理输出为tensor（[5]），则代表识别图片结果为狗。
running snail szj·2021-10-22 20:47

Pytorch主要组成模块

下面以cifar10数据集为例：程序自带读取方式train_data=torchv
hello_JeremyWang·2021-10-18 22:12

基于Tensorflow Lite的CIFAR10图像分类模型部署

本博客开设了”深度学习计算机视觉实战“专栏，有兴趣的朋友欢迎访问并分享给您的朋友。欢迎关注公众号”计算机视觉与OpenCV“，本号可以获取一些学习资料，而且不定期会发出赠书活动。欢迎加入QQ群”187042448“获取更多的软件编程、AI、机器学习、深度学习的资料。欢迎加微信study428拉入微信群，暂时VI和VII群还可以扫码进群（CSDN图片没法调整大小，我就把三个图都拼到一起大家看看了。）
计算机视觉与OpenCV·2021-10-15 16:52

机器学习——图像识别、分布式、推荐系统-8

文章目录Tensorflow与深度学习深度学习CIFAR图片分类CIFAR图片分类设计分布式会话APIhooks常用钩子分布式Tensorflow分布式原理多机多卡分布式的架构分布式的模式分布式API1
lidashent·2021-10-12 16:35

计算机视觉（二）：图像分类-分类器及损失

计算机视觉笔记总目录1.CIFAR-10例子介绍图像分类数据集示例：CIFAR-10，一个流行的图像分类数据集。这个数据集由60000个32像素高和宽组成的小图像组成。
GeniusAng·2021-10-09 20:14

图像分类 - cifar100 实验研究

为了解决cifar100val_acc过低的问题，本质上是过拟合问题，所以特地去paperswithcode网站上看了下cifar100benchmark目前第一名做到了多少，如下图所示，val_cc=
XianxinMao·2021-09-22 09:59

图像分类-cifar100 实验研究

数据集:visual_domain_decathlon/cifar100Configdescription:Databasedon"CIFAR-100",withimagesresizedisotropicallytohaveashortersizeof72pixelstrain
·2021-08-25 22:38

CIFAR-10数据集应用：快速入门数据增强方法Mixup，显著提升图像识别准确度

CIFAR-10数据集应用：快速入门数据增强方法Mixup，显著提升图像识别准确度作者｜Ta-YingCheng，牛津大学博士研究生，Medium技术博主，多篇文章均被平台官方刊物TowardsDataScience
·2021-08-17 17:10

深度学习——损失函数及优化

目录损失（Loss）什么是损失函数例子：多分类SVM损失优化(Optimization)如何优化随机梯度下降法刚学完用resnet18训练数据实现cifar10分类，现在反过头来发现自己的损失函数，后向传播
暮尘依旧·2021-08-14 11:52

TensorFlow2.0 多分类案例CIFAR10

先附上所有代码：importtensorflowastffromtensorflow.keras.datasetsimportcifar10fromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportConv2D,MaxPool2D,Flatten,Denseimportmatplotlib.pyplota
小k加油加油加油·2021-07-05 21:01

Pytorch实现GoogLeNet解决各类数据集(cifar10/mnist/imagenet)分类

图片大小可以任意调节，甚至用来训练CIFAR10也可以。本文先放出代码。完整代码点这里)importtorchfromtorchimportnnNUM_CLASSES=10clas
Lornatang·2021-06-26 05:53

TensorFlow Keras内置数据集

模块：tf.keras.datasetsboston_housingBostonhousingpriceregressiondataset.cifar10CIFAR10smallimagesclassificationdataset.cifar100CIFAR100smallimagesclassificationdataset.fashion_mnistFashion-MNISTdataset
EasyNetCN·2021-06-19 11:32

DARTS：基于梯度下降的经典网络搜索方法，开启端到端的网络搜索 | ICLR 2019

由于DARTS是基于梯度进行网络更新的，所以更新的方向比较准确，搜索时间相当于之前的方法有很大的提升，CIFAR-10的搜索仅需要4GPUdays。 
·2021-06-18 21:11

Caffe Cifar10模型测试及可视化

本文主体来自[Caffe学习系列(17)：模型各层数据和参数可视化]，加了一点自己的注释(http://www.cnblogs.com/denny402/p/5105911.html)先用caffe对cifar10
不会积·2021-06-14 07:23

使用keras的cifar10.load_data()总是会自动下载问题

如果使用keras的cifar10.load_data()函数，你会发现，代码会自动去下载cifar-10-python.tar.gz文件实际上，通过查看cifar10.py和site-packages
不爱吃饭的小孩怎么办·2021-06-13 20:03

深度学习--手写数字识别

引言系列教程第一篇,其中既包括基本原理,又包括复杂细节.MNIST(手写数字分类)和CIFAR-10(飞机,汽车,鸟,猫,鹿,狗,蛙,马,船,卡车十种不同小图片分类)是已制定的机器学习标准,本文会尽量达到这些标准
遇见百分百·2021-06-13 16:51

实验记录总结

越多，成功概率越大MNISTandCIFAR数据集对于给定的m和n，满足mn=60000k（k类别数）我们将图像随机划分为m个工作机器，使每台机器拥有n个相同旋转的图像我们注意到，通过操纵MNIST和CIFAR
Fionnh·2021-06-10 14:07

在import scipy.misc 后找不到 imsave的解决方案

在想把CIFAR-10的16进制数据转为图像的时候需要用到imsave()，但是在importscipy.misc之后显示该库内没有imsave()后来发现还需要安装Pillow这个包解决：pipinstallPillow
·2021-05-27 19:05

TensorFlow-用cifar10数据集搭建神经网络

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunMay2314:29:452021@author:LiMeng"""importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.keras.layersimportConv2D,BatchNormalization
LMengi000·2021-05-23 14:35

TensorFlow-Cifar10数据集

importtensorflowastffrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpnp.set_printoptions(threshold=np.inf)cifar10
LMengi000·2021-05-23 13:07

PyTorch 如何将CIFAR100数据按类标归类保存

few-shotlearning的采样Few-shotlearning基于任务对模型进行训练，在N-way-K-shot中，一个任务中的meta-training中含有N类,每一类抽取K个样本构成supportset,queryset则是在刚才抽取的N类剩余的样本中sample一定数量的样本（可以是均匀采样，也可以是不均匀采样）。对数据按类标归类针对上述情况，我们需要使用不同类别放置在不同文件夹的
·2021-05-12 10:47

KNN例子

数据集：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlcode:importosimportsysimportnumpyasnpimportpickledefload_CIFAR_batch
重新出发_砥砺前行·2021-05-12 00:10

手把手搭建一个【卷积神经网络】

前言本文介绍卷积神经网络的入门案例，通过搭建和训练一个模型，来对10种常见的物体进行识别分类；使用到CIFAR10数据集，它包含10类，即：“飞机”，“汽车”，“鸟”，“猫”，“鹿”，“狗”，“青蛙”，
一颗小树x·2021-05-05 17:20

WRN28_10 on CIFAR100 精度77.54%

时间20210502作者：知道许多的橘子实现：WRN28_04对CIFAR-100数据集的分类测试集准确度：77.54%实现框架pytorch数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率
Fu_Xingwen·2021-05-04 18:25

使用深度学习TensorFlow框架进行图片识别

通过阿里云机器学习PAI基于经典的CIFAR-10数据集实现图片识别。学员可以通过本实验，对深度学习Tensorflow框架有一个简单、直观的了解。
云计算小百科·2021-05-04 13:12

ResNet34 on CIFAR-10 基准

时间20210502作者：知道许多的橘子实现：ResNet34对CIFAR-10数据集的分类测试集准确度：95.89%实现框架pytorch数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率
Fu_Xingwen·2021-05-03 00:21

WRN28_04 on CIFAR100多显卡协同训练

作者：知道许多的橘子实现：WRN28_04对CIFAR-100数据集的分类测试集准确度：76%实现框架pytorch数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率[0-200]：smooth_step
Fu_Xingwen·2021-05-02 23:07

WRN28-4对CIFAR-10数据集的分类95.3%以上

时间20210430作者：知道许多的橘子实现：WRN28-4对CIFAR-10数据集的分类测试集准确度：95.3%实现框架pytorch数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率
Fu_Xingwen·2021-04-30 23:18

Transfer Learning

举例来说，我们可以train好一个用于Cifar10的CNN，然后把這个训练出来的模型套用至其他图像分类的数据上，甚至是使用这个模型作为一个特征提取的工具，串接传统的SVM方法。
单调不减·2021-04-28 11:59

【入门】Pytorch实现简单的图片分类器

我们将按次序做如下步骤：使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练
TommyGong08·2021-04-28 09:43

【9】一些经典CNN结构的pytorch实现

以下实现各种经典的神经网络结构，以处理Cifar10数据集来设置网络中的参数，有关卷积吃操作以及卷积神经网络的具体介绍可以参考这篇：【6】卷积神经网络的介绍：对于卷积之后的输出size的计算公式：outsize
Clichong·2021-04-25 18:00

TensorFlow实战之CIFAR自定义网络

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。
_codeplus·2021-04-14 23:51

pytorch官方demo(Lenet)学习笔记

pytorch官方demo(Lenet)学习笔记讲解一个pytorch官方的demo实例（搭建Lenet并基于CIFAR10训练）视频讲解来源：https://www.bilibili.com/video
Minions__·2021-04-10 23:18

transformer在图像分类上的应用以及pytorch代码实现

transformers的简单介绍1.1序列数据的介绍（seq2seq）1.2self-Attention1.3transformer的完整结构2.transformers在图像分类上的pytorch代码2.1加载cifar10
halo_wm·2021-04-09 13:57

多神经元简单神经网络的实现

数据集首先数据集选择使用Cifar-10。这个数据集合包含十个类的图片，每类6000张32x32的图片，共计60000张图片，其中50000训练图片，10000张测试图片。
·2021-03-19 00:53

多神经元简单神经网络的实现

数据集首先数据集选择使用Cifar-10。这个数据集合包含十个类的图片，每类6000张32x32的图片，共计60000张图片，其中50000训练图片，10000张测试图片。
·2021-03-19 00:59

Pytorch02:使用自己的数据搭建VGG16网络

写在前面在Pytorch01:使用标准数据集CIFAR-10搭建VGG16网络中介绍了如何利用标准的数据集类来搭建一个简单的VGG-16网络。然而在实际应用中，根据需要使用自己的数据集才是常见的情况。
Jeremy_权·2021-03-12 10:18

Pytorch+ResNet18+CIFAR10:图像分类识别项目代码

一、CIFAR10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。
开始学AI·2021-03-05 13:56

Pytorch01:使用标准数据集CIFAR-10搭建VGG16网络

写在前面作为pytorch的入门篇，本文将介绍如何使用标准数据集CIFAR-10来搭建一个完整的VGG16网络，以达到简单测试环境和认识pytorch网络基本框架的目的。
Jeremy_权·2021-02-28 12:36

python与机器学习（六）——支持向量机(SVM) && 多层感知机(MLP)

导入：importnumpyasnpimportmatplotlibfromscipy.ndimageimportuniform_filter数据加载：#读取提供的cifar10-mini数据集，data
zhaociTang·2021-02-15 23:22

Tensorflow(5):梯度下降，激活函数，反向传播及链式法则，fashionMNIST实战，kerasAPI，自定义网络层，加载和保存模型，CIFAR10实战

1、梯度下降whatisgradient导数，derivative偏微分partialderivative梯度，gradient梯度是每一个轴的偏微分组合而成的向量whatdoesitmean梯度的方向是函数值变大的反向howtosearch按照梯度反向更新autogradwithtf.GradientTape()astape:[w_grad]=tape.gradient(loss,[w])pre
weixin_51182518·2021-01-28 13:48

小白的Pytorch读取Cifar10数据集-------学习笔记

机器学习Cifar10数据集Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集，其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别，如下图所示，且每个类中包含了1000张图片。
Somewherej·2021-01-21 22:42

CIFAR10自定义网络实战

如果对网络不作其他处理在cifar10数据集的test上的准确率只能跑到0.5左右importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportdatasets,layers
sweetheart7-7·2021-01-19 18:08
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