Fashion-Mnist

pytorch教程 （二） -- 处理数据

加载系统数据集2.创建自定义数据集3.迭代和可视化数据集4.DataLoaders为模型处理数据5.通过DataLoader迭代1.加载系统数据集系统数据集可以从torchVision中加载获取，这里以Fashion-MNIST
TES·Rooike·2022-12-30 12:45

《动手学深度学习》tensorflow2.0版 第三章笔记

《动手学深度学习》tensorflow2.0版第三章笔记线性回归训练图像分类数据集（Fashion-MNIST）训练误差（trainingerror）和泛化误差（generalizationerror）
「已注销」·2022-12-28 18:08

搭建CNN网络训练fashion-mnist数据集（加入过拟合手段对比）

目录1.导入相关的包2.载入数据集3.用代码将随机数据样本及对应标签显示出来4.未添加防止过拟合手段5.添加防止过拟合手段6.对比1.导入相关的包#导入相关的包importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflow.keras.
Vicky__3021·2022-12-26 10:15

36. 卷积神经网络（LeNet）

回想一下，之前我们将softmax回归模型和多层感知机模型应用于Fashion-MNIST数据集中的服装图片，为了能够应用softmax回归和多层感知机：我们首先将每个大小为的图像展平为一个784维的固定长度的一维向量然后用全连接层对其进行处理
chnyi6_ya·2022-12-26 07:01

【keras】0.1keras.datasets常用数据集，默认下载地址与修改

介绍如下数据集名称主要用途CIFAR10小图像分类数据集（10标签）CIFAR100小图像分类数据集（100标签）IMDB电影评论情感分类数据集（二分类）REUTERS路透社新闻主题分类(多分类)MNIST手写字符数据集Fashion-MNIST
fxflyflyfly·2022-12-24 16:23

9.23 深度学习微调

深度学习中最重要的一个技术标注一个数据集很贵ImageNet标注了一千多万张图片，但是实际使用的只有120万张图片，类别数是1000，它算是一个比较大的数据集Fashion-MNIST一共有6万张图片，
不玩游戏的小菜鸡·2022-12-24 01:44

svc实战fashion-mnist图像分类

支持向量机(SVMs)可用于以下监督学习算法:分类,回归和异常检测.支持向量机的优势在于:在高维空间中非常高效.即使在数据维度比样本数量大的情况下仍然有效.在决策函数（称为支持向量）中使用训练集的子集,因此它也是高效利用内存的.通用性:不同的核函数核函数与特定的决策函数一一对应.常见的kernel已经提供,也可以指定定制的内核.支持向量机的缺点包括:如果特征数量比样本数量大得多,在选择核函数核函数
Fitz_p·2022-12-23 16:33

fashion mnist数据是怎么制作的_【Microsfot nni】使用NNI的fashion-mnist例子分析

使用NNI的fashion-mnist例子分析测试系统Ubuntu16.04python3.5fashion-mnistfashion-mnist训练集包含60000张图片，测试集包含10000张图片，
weixin_39963096·2022-12-21 19:08

神经网络入门及改进优化——CNN识别Fashion-MNIST数据集（Python实现）

适用于TensorFlow2.3及keras2.4.3，Python版本为3.8如果你使用新版本的第三方库，请考虑降级为本文适用的版本，或者自行查阅第三方库的升级文档修改代码。图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异，我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion-MNISTFashionMNI
随便编编·2022-12-20 08:51

初学Python 自建6层神经网络训练Fashion-MNIST数据集 -- 第一扇门

一般的深度学习入门例子是MNIST的训练和测试，几乎就算是深度学习领域的HELLOWORLD了，但是，有一个问题是，MNIST太简单了，初学者闭着眼镜随便构造几层网络就可以将准确率提升到90%以上。但是，初学者这算入门了吗？答案是没有。现实开发当中的例子可没有这么简单，如果让初学者直接去上手VOC或者是COCO这样的数据集，很可能自己搭建的神经网络准确率不超过30%。是的，如果不用开源的VGG、G
wu_zhiyuan·2022-12-20 08:51

图像分类数据集

我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集):cite:Xiao.Rasul.Vollgraf.2017。
weiket·2022-12-19 07:37

Pytorch总结十一之 神经网络模型：LeNet、AlexNet、VGG

Pytorch总结十之神经网络模型：LeNet、AlexNet、VGG1.卷积神经网络LENET在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
明月醉窗台·2022-12-17 10:26

【从零开始学习深度学习】25.卷积神经网络之LeNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

目录1.LeNet模型介绍与实现2.输入为Fashion-MNIST时各层输出形状3.获取Fashion-MNIST数据和并使用LeNet模型进行训练4.完整代码之前我们对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类时
阿_旭·2022-12-17 10:09

深度学习基础15（softmax回归的基本实现）

softmax回归的从零开始实现引入Fashion-MNIST数据集，并设置数据迭代器的批量大小为256。
lj_FLR·2022-12-17 09:12

【笔记】动手学深度学习- softmax回归（逻辑回归）

定义两个函数来画这个数据集4读取一个小批量数据5softmax回归简洁实现1导入包2构造模型3交叉熵函数计算loss损失4使用学习率为0.1作为优化函数5跑10次softmax回归从零开始实现1我们使用上面中引入的Fashion-MNIST
echo_gou·2022-12-17 09:12

【从零开始学习深度学习】27.卷积神经网络之VGG11模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

目录1.VGG块介绍2.构造VGG网络模型3.获取Fashion-MNIST数据并用VGG-11训练模型4.总结AlexNet在LeNet的基础上增加了3个卷积层。
阿_旭·2022-12-17 09:33

【从零开始学习深度学习】28.卷积神经网络之NiN模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

目录1.NiN块介绍2.构建NiN模型3.NIN模型每层输出形状4.获取Fashion-MNIST数据和训练NiN模型5.总结前几篇文章介绍的LeNet、AlexNet和VGG在设计上的共同之处是：先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征
阿_旭·2022-12-17 08:09

深度学习——微调笔记+代码

1.微调在深度学习中计算机视觉最重要的技术，微调也是迁移学习2.标注一个数据集很贵①ImageNet标注了1000多万张图片，实际使用120万张图片，类别是1000，大型数据集②Fashion-MNIST
钟楼小奶糕6·2022-12-17 07:21

Pytorch手动实现softmax回归

文章目录简述理论基础回归softmax损失函数读取数据初始化模型参数实现softmax运算定义模型定义损失函数计算分类准确率训练模型预测整体代码d2lzh_pytorch.pymain.py简述这次,将会使用到Fashion-MNIST
phac123·2022-12-13 09:36

Softmax Multi-Class Classifier 多分类器

SoftmaxMulti-ClassClassifier多分类器MNIST数据集Fashion-MNIST数据集FlattenOne-HotEncodingSoftmax介绍应用Softmax实现多分类交叉熵
Aroundchange·2022-12-10 21:39

No module named MNIST_写给小白的用fashion-mnist入门机器学习和深度学习的简单项目(非常全面!!!)...

这是一个入门机器学习和深度学习的小项目，以fashion-mnist数据为基础。分别利用机器学习(随机森林)和深度学习(多层感知机/卷积神经网络)方法进行训练。
weixin_39806388·2022-12-09 11:24

实现多层感知机（从0和简洁实现）

一、从0实现多层感知机1、导包以及加载数据，使用的是Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size
全全全呀·2022-12-09 09:44

04.2. 多层感知机的从零开始实现

文章目录4.2.多层感知机的从零开始实现4.2.1.初始化模型参数4.2.2.激活函数4.2.3.模型4.2.4.损失函数4.2.5.训练4.2.6.小结4.2.多层感知机的从零开始实现继续使用Fashion-MNIST
nsq1101·2022-12-09 09:43

多层感知机的从零开始实现

为了与之前softmax回归（:numref:sec_softmax_scratch）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（:numref:
weiket·2022-12-09 09:42

《动手深度学习》4.2多层感知机的从零开始实现 & 4.3简洁实现

4.3.多层感知机的简洁实现模型训练4.2多层感知机的从零开始实现依旧使用Fashion-MNIST数据集：importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size
Mavis00·2022-12-09 09:10

多层感知机从零开始实现

fromutilsimportload_data_fashion_mnist,train_ch3frommxnetimportndfrommxnet.gluonimportlossasgloss1.获取和读取数据使⽤Fashion-MNIST
DeeGLMath·2022-12-09 09:07

13.多层感知机的从零实现以及简洁实现

从零开始实现1.读取数据为了与之前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。
chnyi6_ya·2022-12-09 09:30

Softmax回归模型的构建和实现（Fashion-MNIST图像分类）

在前面的线性回归(LinearRegression)模型的构建和实现中，我们了解到这种模型适用于输出为连续值的情景，如果对于离散值（一般表示为类别）的预测，一般都使用Softmax回归，这个模型在MNIST数据集中已有用到，很适合分类问题。有兴趣的可以查阅对MNIST的实现：MNIST数据集手写数字识别（二）https://blog.csdn.net/weixin_41896770/article
寅恪光潜·2022-12-08 16:15

（pytorch-深度学习系列）使用softmax回归实现对Fashion-MNIST数据集进行分类-学习笔记

使用softmax回归实现对Fashion-MNIST数据集进行分类importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitimportnumpyasnpimportsys
我是一颗棒棒糖·2022-12-08 11:24

机器学习学习记录5：基于时装（Fashion_mnist)数据集训练2层隐含层神经网络，输出acc，混淆矩阵可视化

题目是：查找资料：(1条消息)Python绘制混淆矩阵函数confusion_matrix_赫法格米的博客-CSDN博客(1条消息)pytorch搭建神经网络分类Fashion-MNIST数据集_hxxjxw
xnrw233·2022-12-08 10:00

【从零开始学习深度学习】12. 什么是模型的训练误差？基于三阶多项式的欠拟合与过拟合训练过程演示

训练数据集大小1.4多项式函数拟合示例1.4.1生成数据集1.4.2定义、训练和测试模型1.4.3三阶多项式函数拟合（正常）1.4.4线性函数拟合（欠拟合）1.4.5训练样本不足（过拟合）总结前言前几篇文章基于Fashion-MNIST
阿_旭·2022-12-08 07:24

softmax回归从零开始实现

1.引入Fashion-MNIST数据集并设置数据迭代器的批量大小为256importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size
chnyi6_ya·2022-12-07 21:18

11. softmax回归的简洁实现

继续使用Fashion-MNIST数据集，并保持批量大小为256。
chnyi6_ya·2022-12-07 21:18

9.图片分类数据集

我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集。
chnyi6_ya·2022-12-07 21:11

基于keras的残差网络实现——以fashion mnist数据集分类为例

基于keras的残差网络实现——以fashionmnist数据集分类为例前言残差网络残差块残差网络fashion-mnist数据集代码实现结果展示模型结构预测结果参考前言最近在学习残差网络的相关内容，并且尝试使用
a沧海云帆a·2022-12-07 21:27

tensorflow2.3实现Fashion_mnist数据分类（一）

tensorflow2.3实现Fashion_mnist数据分类Fashion-MNIST克隆了MNIST的所有外在特征：60000张训练图像和对应Label；10000张测试图像和对应Label；10
深海漫步鹅·2022-12-07 20:41

卷积神经网络(LeNet)——【torch学习笔记】

在我们第一次接触图像数据时，我们将多层感知器应用于Fashion-MNIST数据集中的服装图片。Fashion-MNIST中的每张图片都由一个28×28的二维矩阵组成。
一个语文不好的NLPer·2022-12-07 09:00

”源“ 来如此 - 从开源大牛到商业新星——对话Jina AI的CEO肖涵

当下所有科技行业的从业者们都在关注开源，开源项目也越来越多的受资本的关注，并且越来越多的来源项目被投资，本次我们将访谈JinaAI创始人兼CEO肖涵，从Bert-as-Service，Fashion-MNIST
开源社·2022-12-06 13:34

全连接神经网络

#下面的代码是完成常用数据集Fashion-MNIST时尚物品的识别，每一行代码尽可能的都给出了详细注解#-!-coding:utf-8-!
the sourth wind·2022-12-05 13:21

pytorch- softmax和分类模型

softmax和分类模型内容包含：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训练集中的图像数据进行分类的模型使用
胖虎艾春辉·2022-12-04 00:53

PyTorch入门项目之卷积神经网络实现Fashion-MNIST图像分类（详细注释！）

PyTorch入门项目，卷积神经网络实现图像分类任务文章目录PyTorch入门项目，卷积神经网络实现图像分类任务前言一、PyTorch安装二、实践步骤1.引入相关库2.超参数设置3.数据集准备4.网络搭建5.训练设置6.训练过程7.测试过程8.保存模型9.画出accuracyandloss曲线10.结果三、总结前言PyTorch目前是学界最流行的深度学习框架之一。对于已经有了深度学习基础的学生而言
村里的小透明·2022-12-02 19:01

【深度学习】搭建类似LeNet-5网络识别Fashion-MNIST数据集(衣服，鞋子等)

文章目录前言一、基础知识二、train.py代码模块讲解2.0.调库2.1数据载入2.2网络搭建2.3网络训练2.4train.py总体代码三、test.py代码模块讲解3.1第一种测试方法3.2第二种测试方法（保存模型，调用）前言马上学期要结束了，准备把这一年学的一些内容按模块汇总一下，分享出来。题主课题研究方向：图像处理与模式识别，三维重建。本篇代码主要参考了《pytorch深度学习入门与实践
今天一定要洛必达·2022-12-02 19:59

深度学习入门（六） 图像分类数据集（MNIST）

深度学习入门（六）图像分类数据集（Fashion-MNIST）前言图像分类数据集（Fashion-MNIST）1获取数据集2读取小批量3整合所有组件前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者本文记录用
澪mio·2022-12-02 19:27

Fashion-mnist数据的读取与保存

Fashion-mnist数据的读取与保存图像分类数据集（Fashion-MNIST）一、获取数据集1.1方法一1.2方法二二、显示数据2.1方法一2.2方法二三、保存数据四、读取小批量4.1方法一4.2
irober·2022-12-02 19:24

09 Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集-P3

练习Fashion-MNIST数据集和书上（Hands-onMachineLearningwithScikit-Learning）Chpater3的理论知识一样，可结合一起看，但是书上Chapter3的
没有出口的猎户座·2022-12-01 14:05

Pytorch & Numpy & Opencv 笔记

以Fashion-MNIST为例，介绍如何载入一个数据集，包含参数：root：训练/测试
不说话装高手H·2022-12-01 04:40

李沐动手学深度学习V2-目标检测数据集

一.目标检测数据集1.数据集介绍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，收集并标记了一个小型数据集。
cv_lhp·2022-11-30 19:03

神经网络实战案例（含思路和全代码）- 在 Fashion-MNIST 数据集上实现完整的神经网络

背景：数据集中有十种物品的图片目标：构建一个完整的神经网络，能识别这些图片实现流程：导入数据集：importtorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorch.u
a_Loki·2022-11-30 19:02

13_深度学习_图像分类数据集

为了提高难度，我们将在接下来的章节中讨论在2017年发布的性质相似但相对复杂的Fashion-MNIST数据集。
Supre_yuan·2022-11-28 01:58

李宏毅《机器学习》（DL方向）阶段性总结

李宏毅《机器学习》DL总结文章目录Datawhale202211——李宏毅《机器学习》DL总结前言一、系列文章指路原创队友创（@晨哥是个好演员）二、重要知识点梯度下降损失函数反向传播CNN三、实例实战（fashion-mnist
Beyond_April·2022-11-28 01:25
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