Fashion-Mnist 第2页

几种经典的卷积神经网络模型

1.卷积神经网络解决的问题我们构造了⼀个含单隐藏层的多层感知机模型来对Fashion-MNIST数据集中的图像进⾏分类。每张图像⾼和宽均是28像素。

zjz_xn·2023-04-07 04:18

24种用于机器学习的最佳电子商务和零售数据集

一、机器学习的产品数据集Fashion-MNIST：MNIST非常适合产品分类用例，其中包含10个类别的近60,000张时尚产品的训练图像和10,000张测试图像。

overad·2023-04-06 13:01

动手学深度学习-Fashion-MNIST数据集

动手学深度学习-Fashion-MNIST数据集一、读取数据集我们通过框架中的内置函数将Fashion-MNIST数据集下载并读取到内存中。

Moonpie小甜饼·2023-04-05 22:54

mindspore 报错 AttributeError: ‘DictIterator‘ object has no attribute ‘get_next‘

DictIterator'objecthasnoattribute'get_next'报错AttributeError:‘DictIterator’objecthasnoattribute‘get_next’这是mindspore数据类中缺少“get_next”，这个方法，但是在Fashion-MNIST

TNiuB·2023-04-05 09:38

【动手学深度学习】多层感知机的从零开始实现（含源代码）

为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集。

旅途中的宽~·2023-04-03 13:47

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.9深度学习基础-多层感知机的从零开始实现

importtorchimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("..")importd2lzh_pytorchasd2l3.9.1获取和读取数据这里继续使用Fashion-MNIST

蒸饺与白茶·2023-04-02 14:56

Pytorch构建自己的数据集

比如，我们可以导入Fashion-MNIST数据集importtorchfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.transformsimportToTensorimp

Pr4da·2023-04-01 02:09

24- 深度学习的模型保存和加载 (TensorFlow系列) (深度学习)

save_modelcallbackModelCheckpoint2.只保存参数save_weightscallbackModelCheckpointsave_weights_only=True保存模型:案例数据:Fashion-MNIST

处女座_三月·2023-03-29 22:45

解决pytorch的fashion-mnist数据集下载过慢的问题

1、运行如下命令（如果已经运行过命令即已经存在’/FashionMNIST/raw’目录结构的可直接跳至第2步）importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformstrain_set=torchvision.datasets.FashionMNIST(root='./data/FashionMNIST',train

UPC YR·2023-03-29 12:45

（pytorch-深度学习系列）pytorch实现多层感知机（手动定义模型）对Fashion-MNIST数据集进行分类-学习笔记

pytorch实现多层感知机对Fashion-MNIST数据集进行分类（手动定义模型）多层感知机：多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层（hiddenlayer）。

我是一颗棒棒糖·2023-03-29 12:13

【Python学习笔记】b站@同济子豪兄用pytorch搭建全连接神经网络，对Fashion-MNIST数据集中的时尚物品进行分类

【Python学习笔记】原作b站@同济子豪兄用pytorch搭建全连接神经网络，对Fashion-MNIST数据集中的时尚物品进行分类跟着b站@同济子豪兄的视频自学写的代码，内容是用pytorch搭建全连接神经网络

百里香酚兰·2023-03-29 12:38

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.5深度学习基础-图像分类数据集(Fashion-MINIST)

3.5图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。

蒸饺与白茶·2023-03-23 21:40

卷积神经网络与Pytorch实践（一）

目录1.卷积神经网络的基本单元2.经典的卷积神经网络1.LeNet-52.AlexNet3.VGG4.Inception5.TextCNN3.卷积神经网络示例——Fashion-MNIST图片分类1.准备数据集

城南皮卡丘·2023-03-23 07:52

卷积神经网络与Pytorch实践（二）

在上一篇文章中，我们介绍了卷积神经网络的基本理论，并使用PyTorch搭建一个类似LeNet-5的网络结构，用于Fashion-MNIST数据集的图像分类。

城南皮卡丘·2023-03-23 07:52

《动手学深度学习》阅读笔记

第一章：回归1.获取数据集Fashion-MNIST是一个10类服饰分类数据集，体量比较小所以使用它importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimeimportsyssys.path.append

Diros1g·2023-03-17 08:25

经典模型LeNet跑Fashion-MNIST 代码解析

测试6.6.卷积神经网络（LeNet）—动手学深度学习2.0.0documentationimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(#输入通道1表示黑白输出通道6表示6组取不同特征的卷积核因为卷积核是5*5,原始图片单通道黑白28*28,看图目的是输出6组28*28的特征图,故需要四条边都padding

Rondox·2023-03-09 16:00

神经网络--从0开始搭建过拟合和防过拟合模型

今天来学习一下如何从0开始搭建过拟合和防过拟合模型，本文是从零开始的，如有需要可自行跳至所需内容~本文目录：一、Fashion-MNIST数据集简介1.数据库内容2.数据量3.数据及标签的具体形式4.显示随机数据样本及对应标签二

是Dream呀·2023-03-09 16:27

现代卷积神经网络(AlexNet)

文章部分文字和代码来自《动手学深度学习》文章目录深度卷积神经网络（AlexNet）学习表征AlexNet架构模型设计使用模型进行Fashion-MNIST分类数据集超参数、优化器，损失函数训练测试结果深度

青云遮夜雨·2023-03-09 11:50

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.11深度学习基础-模型选择、欠拟合和过拟合

3.11模型选择、欠拟合和过拟合在前几节基于Fashion-MNIST数据集的实验中，我们评价了机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。

蒸饺与白茶·2023-02-17 08:19

softmax回归的简洁实现(线性神经网络)

本次继续使用Fashion-MNIST数据集，并保持批量大小为256。importtorchfromtorchimportnnfromd

Gaolw1102·2023-02-05 10:34

深度学习PyTorch笔记（12）：线性神经网络——softmax回归

深度学习PyTorch笔记（12）：线性神经网络——softmax回归6线性神经网络——softmax回归6.1softmax回归6.1.1概念6.1.2softmax运算6.2图像分类数据集（Fashion-MNIST

三耳01·2023-02-05 10:31

Pytorch第三章线性神经网络Softmax回归实现

1.导包importtorchfromtorchimportnn2.下载Fashion-MNIST数据集，然后将其加载到内存中fromtorchvisionimporttransformsimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatadefload_data_fashion_mnist

努力学习做大佬·2023-02-05 10:29

Tensorflow第三章线性神经网络Softmax回归实现

1.导包importtensorflowastfbatch_size=2562.下载Fashion-MNIST数据集，然后将其加载到内存中defload_data_fashion_mnist(batch_size

努力学习做大佬·2023-02-05 09:40

《动手深度学习》从零实现softmax之——图像分类数据集的处理

从零实现softmax图像分类数据集的处理(后续常用)Fashion-MNIST读取数据集小批量数据可视化(不需要d2l库)读取小批量数据data.DataLoader整合为完整的读取数据的方法python

Mavis00·2023-02-02 08:18

Fashion_minist的图像格式操作

数据集的地址是：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist/blob/master/README.zh-CN.md如果我们想把训练集的二进制文件转化为图片

Laplace666·2023-02-01 01:32

深度学习pytorch--多层感知机(二)

importtorchimportnumpyasnp获取和读取数据这里继续使用Fashion-MNIST数据集。代码和之前softmax回归是一样的，我们将使用多层感知机对图像进行分类。定义模型参

赤坂·龙之介·2023-01-31 14:56

pytorch中引入mnist数据集时文件的放置位置，解决`runtimeerror dataset not found`

关于数据集FashionMNist，可以选择在代码中下载，也可以手动下载https://gitee.com/mirrors/Fashion-MNIST/mnist_train=torchvision.datasets.FashionMNIST

小仙女不掉发·2023-01-29 09:00

数据集与算法评估

数据集与算法评估数据集Fashion-MNIST数据集1、FashionMNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。

翠小白·2023-01-28 08:58

pytorch 源_从零开始学Pytorch（十六）之模型微调

微调在前面的一些章节中，我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型。

weixin_39965794·2023-01-26 11:36

【Spikingjelly】SNN框架教程的代码解读_4

Spikingjelly时间驱动：使用单层全连接SNN识别MNIST训练SNN网络观察结果a.训练测试正确率b.测试图片与发放脉冲c.训练好的模型脉冲发放和电压时间驱动：使用卷积SNN识别Fashion-MNIST

leSerein_·2023-01-22 17:24

【pytorch学习笔记】pytorch 搭建NIN网络+Fashion-Mnist数据集

目录NIN网络pytorch搭建NIN网络参考NIN网络论文《NetworkInNetwork》在传统的CNN模型中，卷积层通过filter进行卷积操作，再使用非线性激活函数进行处理，产生特征映射（featuremapping）。其中，高层卷积层提取到的featuremapping是在底层卷积层提取到的featuremapping的基础上进行再提取得到的，所以如果提高每个卷积层的特征提取能力，那么

是安澜啊·2023-01-20 15:57

卷积神经网络入门

深度学习项目的步骤或者过程：准备数据提取——从数据源获取Fashion-MNIST图像数据；转换——把数据转换成张量的形式；加载——把我们的数据放入一个对象，使它容易访问。

weixin_42561013·2023-01-18 12:18

Softmax在Fashion-MNIST的实现(手动从0实现 softmax 回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）)

手动从0实现softmax回归##加载Fashion-MNISTimporttorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransforms#下载数据并将所有数据转换为，train为是否训练数据集，download默认网上下载mnist_train=torchvision.datasets.FashionM

FakeOccupational·2023-01-18 11:08

深度学习（3）——softmax回归

要解决的问题深度学习在解决一些分类问题时，有一个特别常用的数据集：Fashion-MNIST数据集，他在MNIST数据集上作

星辰大海_coli·2023-01-16 12:47

09-Softmax回归+损失函数+图片分类数据集

Softmax回归+损失函数+图片分类数据集一、Softmax回归二、损失函数三、图片分类数据集1.下载Fashion-MNIST数据集2.读入数据3、初始化权重和偏移4、定义Softmax操作5、定义模型

ploughout·2023-01-16 09:30

【动手学深度学习】多层感知机（MLP）

1多层感知机的从零开始实现torch.nn继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集导入需要的包importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size

Ya_nnnG·2023-01-16 09:57

深度学习入门之第三章神经网络一个fashion-mnist图像识别网络

前言我看书上介绍的是如果训练神经网络做图像识别的，正好之前在21个深度学习项目之中有用卷积神经网络做图像识别所以就介绍一下我之前写的吧！！！！！书上介绍的思想主要是使用mlp做前向神经网络但是现在mlp无论是在ImageRecognition还是GANs中,都没有卷积神经网络好，渐渐被淘汰了分享之前我碰到一个问题，代码是不会骗人的我们看看ImageRecognition和GANs之间的区别在Ima

YYLin-AI·2023-01-13 03:05

基于卷积神经网络的Fashion-MNIST图像识别

简介Fashion-MNIST是一个用来进行机器学习和深度学习的测试数据集，它由类似于MNIST的手写数字图像数据集演变而来，但是每一张图像都代表了10类服装类型之一，包括T恤、裤子、套衫、连衣裙、外套

是波波·2023-01-13 03:34

[Pytorch]CNN图像预测编程项目-Prepare the data

Preparethedata准备数据ETLE:Extract提取-从源获取Fashion-MNIST图像数据T:Transform转换-将图像数据转换为Pytorch张量形式L:Load加载-将我们的图像数据放入一个易于访问的对象

雕雀桑·2023-01-12 11:57

Pytorch 暂退法（Dropout）

目录1、暂退法2、使用Fashion-MNIST数据集动手实践暂退法3、简单实践暂退法1、暂退

我和代码有个约会.·2023-01-10 17:12

DL|深度学习笔记

（-=已存入内存）全连接层：是每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来Fashion-MNIST下

difizuhvovs·2023-01-07 13:12

图像分类数据集

我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集%matplotlibinlineimporttorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdata#transforms

曹哲睿·2023-01-06 15:24

动手学深度学习-Softmax与分类模型-Day1

Softmax与分类模型今天完成的依然是day1打卡内容中的~学习内容：softmax回归的基本概念如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据Softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST

Aileen爱学习·2023-01-06 11:26

《动手学深度学习》| 2 深度学习基础

目录1线性回归1.1线性回归的基本要素1.2线性回归与神经网络的联系1.3线性回归的矢量表示法1.4线性回归的从零开始实现1.5线性回归的简洁实现1.6Keras线性回归练习2图像分类数据集（Fashion-MNIST

Marlowe.·2023-01-06 11:48

63.目标检测数据集

目标检测领域没有像MNIST和Fashion-MNIST那样的小数据集。为了快速测试目标检测模型，我们收集并标记了一个小型数据集。

chnyi6_ya·2023-01-06 09:58

58. 微调(fine-tuning）

前面的一些章节介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型。

chnyi6_ya·2023-01-04 15:59

9.6_object-detection-dataset

9.6目标检测数据集（皮卡丘）在目标检测领域并没有类似MNIST或Fashion-MNIST那样的小数据集。为了快速测试模型，我们合成了一个小的数据集。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:49

9.2_fine-tuning

9.2微调在前面的一些章节中，我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:18

5.5_lenet

5.5卷积神经网络（LeNet）在3.9节（多层感知机的从零开始实现）里我们构造了一个含单隐藏层的多层感知机模型来对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类。每张图像高和宽均是28像素。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:11

3.11_underfit-overfit