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cifar-10
最优化策略
1损失函数可视化损失函数一般都是定义在高维度的空间中（比如，在
CIFAR-10
中一个线性分类器的权重矩阵大小是[10x3073]，就有30730个参数），这样要将其可视化就很困难。
dfql83704
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2020-06-23 04:44
手把手教你用matlab做深度学习
首先，给出下载数据方法(这里编译环境是matlab2018a)：1.下载
CIFAR-10
图片数据cifar10Data=tempdir;url='https://www.cs.toronto.edu/~
Robert--cao
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2020-06-22 20:38
matlab
deeplearning
Pytorch实现
cifar-10
图像分类
导入必要的包importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim通过transform实现
Turbo_Come
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2020-06-22 07:52
Tensorflow入门（一）----”搭建图像识别系统“教程整理
实践目标学习Tensorflow编程思想实现简单的机器学习系统，识别图像并打上正确的标签数据集：标准的
CIFAR-10
数据集10个不同的分类，每类包含6000幅图片。规格：32x32像素。
Tong_jy
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2020-06-22 06:35
人工智能
机器学习
【联邦学习】用Tensorflow实现联邦模型AlexNet on
CIFAR-10
前言上一篇文章稍微入门了一下TensorflowFederated框架，但是目前来说，要实现联邦学习（实验）算法用它还是“杀鸡用牛刀”。因此，在一番探索后，我发现朴素Tensorflow也能实现联邦学习算法，甚至还可以手动分开Client端和Server端代码，逻辑更清晰。稍作修改，添加网络传输后甚至可以部署到分布式场景，实现真正意义上的联邦学习（性能估计不会太好hhh）。这篇文章中，我将分享一种
Zing22
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2020-06-22 02:46
machine
learning
联邦学习
Tensorflow
卷积神经网络
Federated
CNN
Caffe学习记录：
Cifar-10
自定义网络训练记录
本部分的实验主要记录调整网络的过程，并记录实验结果。——Jeremy模型1层类别具体信息conv1output:32,kernel:5,stride:1pad:2pool1pool:MAX,kernel:3,stride:2relu1Sigmoidnorm1LRNip1200ip210实验结果：Iteration60000,loss=0.801631Iteration60000,Testingne
LinJM-机器视觉
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2020-06-22 00:31
深度学习
cnn
Hinton 十年前整理的数据集，为什么现在仍是经典？
By超神经内容提要：十一年前由深度学习之父Hinton牵头整理的
CIFAR-10
和CIFAR-100数据集，被称为图像分类的神级入门数据集。今天我们来全面了解一下。
HyperAI超神经
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2020-06-21 22:38
解决Python中下载
cifar-10
数据集缓慢问题
解决Python中下载
cifar-10
数据集缓慢问题 最近需要使用
cifar-10
数据集进行开发，但是使用Python在下载的时候发现速度非常慢。下面介绍一下我的解决方法。
CHQC388
·
2020-06-21 18:57
Python
机器学习
【Tensorflow 2.0 正式版教程】ResNet分类
CIFAR-10
这篇教程我们来实现KaimingHe大神提出的ResNet网络，并在
CIFAR-10
数据及上进行测试，我的测试结果完全复现了论文中的精度。本文中的参数设置、数据增强等内容均遵循原文。
Apm__5
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2020-06-21 16:19
tensorflow
ipython下运行代码出现 is a built-in class错误
/
cifar-10
/5epochs_cifar10_vgg_model")4.然后在ipython使用以下命令
tsq292978891
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2020-06-21 08:39
Pytorch学习
模型剪枝
分分钟带你杀入Kaggle Top 1%
不知道你有没有这样的感受，在刚刚入门机器学习的时候，我们一般都是从MNIST、
CIFAR-10
这一类知名公开数据集开始快速上手，复现别人的结果，但总觉得过于简单，给人的感觉太不真实。
c2a2o2
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2020-06-21 00:37
机器学习
用Pytorch搭建LeNet-5模型且基于
CIFAR-10
数据集训练
本文中的实例是Pytorch官方的一个demo，这里我结合最近正在看的书《Python深度学习基于Pytorch》P125Pytorch实现
CIFAR-10
多分类这节，进行了梳理与个人的总结，以加深自己的理解
boss-dog
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2020-06-18 22:38
Pytorch
神经网络
深度学习
python
pytorch
《深度学习框架PyTorch：入门与实践》学习笔记：quick start
神经网络训练:以
CIFAR-10
分类为例演示了神经网络
精神科尔多瓦小伙
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2020-06-15 13:24
解决Python中下载
cifar-10
数据集缓慢问题
解决Python中下载
cifar-10
数据集缓慢问题 最近需要使用
cifar-10
数据集进行开发，但是使用Python在下载的时候发现速度非常慢。下面介绍一下我的解决方法。
精进慎逸
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2020-05-29 23:00
基于kaggle平台的
CIFAR-10
- Object Recognition in Images 分类问题
相关数据下载地址为：https://www.kaggle.com/c/
cifar-10
/data新建python3文件cifar_model_1一、import相关模块import进相关模块并查看版本%
Achilles_Heel
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2020-05-29 22:00
让芯片像“人”一样思考！IBM创新芯片架构，提升分类网络准确率至93.75%
IBM用相变存储器跑AI分类算法，刷新
CIFAR-10
数据集记录。
智东西
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2020-05-20 00:00
数据挖掘入门系列教程（十二）之使用keras构建CNN网络识别CIFAR10
简介在上一篇博客：数据挖掘入门系列教程（十一点五）之CNN网络介绍中，介绍了CNN的工作原理和工作流程，在这一篇博客，将具体的使用代码来说明如何使用keras构建一个CNN网络来对
CIFAR-10
数据集进行训练
段小辉
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2020-05-01 14:00
CARS: 华为提出基于进化算法和权值共享的神经网络结构搜索，
CIFAR-10
上仅需单卡半天 | CVPR 2020
为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题，参考ENAS和NSGA-III，论文提出连续进化结构搜索方法(continuousevolutionarchitecturesearch,CARS)，最大化利用学习到的知识，如上一轮进化的结构和参数。首先构造用于参数共享的超网，从超网中产生子网，然后使用None-dominated排序策略来选择不同大小的优秀网络，整体耗时仅需要0.5GP
晓飞的算法工程笔记
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2020-04-15 19:00
【图形数据集】
CIFAR-10
dataset数据集
文献引用:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlTheCIFAR-10datasetTheCIFAR-10datasetconsistsof6000032x32colourimagesin10classes,with6000imagesperclass.Thereare50000trainingimagesand10000testimages.The
东瑜
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2020-04-11 21:00
darknet框架下基于cifar数据集的图像分类模型训练
目录安装darknet数据集下载生成训练样本list制作数据配置文件制作网络配置文件训练模型从checkpoint开始训练模型验证遇到的问题本教程教你在darknet框架下训练一个分类器，使用
cifar
WangYF90
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2020-04-08 21:30
Darknet
学习笔记TF029:实现进阶卷积网络
经典数据集
CIFAR-10
,60000张32x32彩色图像，训练集50000张，测试集10000张。标注10类，每类图片6000张。
利炳根
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2020-04-03 23:21
Tflearn环境配置
TFlearn是tensorflow下的一个图像处理工具包、我今天拿他简单地跑了一下
Cifar-10
，发现效果不过、下面记述一下安装TFlearn的坑。
amazingu
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2020-04-03 16:15
每天一个知识点（四）
相比于
CIFAR-10
，ImageNet数据集图片更
少年小马
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2020-03-30 20:48
89.89% on
CIFAR-10
in Pytorch
Thefullcodeisavailablehere,justcloneittoyourmachineandit'sreadytoplay.AsaformerTorch7user,IattempttoreproducetheresultsfromtheTorch7post.MyfriendsWuJunandZhangYujingclaimedBatchNormalization[1]useless
朱贝尔
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2020-03-26 22:53
【Pytorch学习】陈云深度学习框架PyTorch入门与实践Windows环境第二章快速入门
文章目录1.PyTorch入门第一步1.1Tensor1.2Autograd：自动微分1.3神经网络1.3.1定义网络1.3.2损失函数1.3.3优化器1.3.4数据加载与预处理1.4小试牛刀：
CIFAR
老师我想当语文课代表
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2020-03-23 23:12
深度学习
pytorch
2018-09-26 NIN学习
这篇paper改进了传统的CNN网络，采用了少量参数进一步提高了
CIFAR-10
、CIFAR-100等数据集上的准确率，其提出的网络结构是对传统CNN网络的改进：多层感知卷积层（MlpconvLayer
萍果ee
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2020-03-22 05:57
cs231n：assignment2——Q4: ConvNet on
CIFAR-10
视频里AndrejKarpathy上课的时候说,这次的作业meatybuteducational,确实很meaty,作业一般是由.ipynb文件和.py文件组成,这次因为每个.ipynb文件涉及到的.py文件较多,且互相之间有交叉,所以每篇博客只贴出一个.ipynb或者一个.py文件.(因为之前的作业由于是一个.ipynb文件对应一个.py文件,所以就整合到一篇博客里)还是那句话,有错误希望帮我指
X_Y
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2020-03-03 14:58
cs231n - Section#2
以
cifar-10
数据集为例，图像大小为32x32像素，加上RGB三通道，x的维度就是32x32x3=3072。该数据集有10个分类标签，则K=10。具体的计算公式如下：linearcla
xionghuisquall
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2020-02-23 12:23
tensorflow学习笔记-cifar10图像分类示例
数据介绍
Cifar-10
是由Hinton的两个大弟子AlexKrizhevsky、IlyaSutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集。Cifar是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所。
飞天小小猫
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2020-02-21 04:45
卷积神经网络
卷积神经网络全连接神经网络的缺点主要体现在以下几个方面：参数太多，在
cifar-10
的数据集中，只有32*32*3，就会有这么多权重，如果说更大的图片，比如200*200*3就要120000多个，这完全是浪费
Jusen
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2020-02-17 22:46
TensorFlow通过文件名/文件夹名获取标签,并加入队列的实现
TensorFlow官网给的
cifar-10
教程，是卷积神经网络入门的好例子，有时想直接拿这个模型来跑自己的数据，却发现他的数据类型不是常见的，我们一般获取的数据（图片）以文件夹分类存好，或者直接在文件名上注明了类别
lsjweiyi
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2020-02-17 08:25
基于cifar10数据集的cnn图片分类模型
CIFAR-10
数据集包含5个部分，名称分别为 `data_batch_1`、`data_batch_2`，以此类推。
大腻腻
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2020-02-16 10:00
DeepLearning (五) 基于Keras的CNN 训练
cifar-10
数据库
DeepLearning(五)基于Keras的CNN训练
cifar-10
数据库http://blog.csdn.net/llp1992/article/details/48057419原创2015年08
美环花子若野
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2020-02-12 06:55
Keras入门（五）搭建ResNet对
CIFAR-10
进行图像分类
本文将会介绍如何利用Keras来搭建著名的ResNet神经网络模型，在
CIFAR-10
数据集进行图像分类。
山阴少年
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2020-02-10 14:00
对tensorflow中
cifar-10
文档的Read操作详解
前言在tensorflow的官方文档中得卷积神经网络一章，有一个使用
cifar-10
图片数据集的实验，搭建卷积神经网络倒不难，但是那个cifar10_input文件着实让我费了一番心思。
luchi007
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2020-02-10 10:08
基于SVM的思想做
CIFAR-10
图像分类
SVM回顾一下之前的SVM，找到一个间隔最大的函数，使得正负样本离该函数是最远的，是否最远不是看哪个点离函数最远，而是找到一个离函数最近的点看他是不是和该分割函数离的最近的。使用largemargin来regularization。之前讲SVM的算法：https://www.jianshu.com/p/8fd28df734a0线性分类线性SVM就是一种线性分类的方法。输入，输出，每一个样本的权重是
冒绿光的盒子
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2020-02-06 04:48
利用pytorch实现对
CIFAR-10
数据集的分类
步骤如下：1.使用torchvision加载并预处理
CIFAR-10
数据集、2.定义网络3.定义损失函数和优化器4.训练网络并更新网络参数5.测试网络运行环境：windows+python3.6.3+pycharm
summer2day
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2020-01-14 09:18
任务6的大概总结和思考
在该任务中，我们要做的是基于KNN算法的图像识别首先，我在下载
cifar-10
数据集的时候遇到一些麻烦，第一次出现错误是说找不到load_data，通过发现找到了jupyternotebook新建的文件都是放在了
Y000
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2020-01-06 20:00
pytorch之ImageFolder使用详解
pytorch之ImageFoldertorchvision已经预先实现了常用的Dataset，包括前面使用过的
CIFAR-10
，以及ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集，可通过诸如
朴素.无恙
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2020-01-06 17:42
kaggle入门之战——Titanic
这些数据集并不像著名的MNIST、
CIFAR-10
等数据集一样整齐和完整，它们当中有缺失值，有难以处理的特征，也有离群值和噪声，这更接近实际应用中的情况，可以锻炼我们数据预处理、数据清洗、特征工程的能力
单调不减
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2020-01-06 12:09
深度残差收缩网络之六：图像分类代码
本文采用TensorFlow1.0和TFLearn0.3.2，编写了图像分类的程序，采用的图像数据为
CIFAR-10
。
CIFAR-10
是一个非常常用的图像数据集，包含10个类别的图像。
坚持a
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2019-12-26 22:11
深度学习
残差网络
神经网络
深度残差收缩网络：（六）代码实现
本文采用TensorFlow1.0和TFLearn0.3.2，编写了图像分类的程序，采用的数据为
CIFAR-10
。
CIFAR-10
是一个非常流行的图像数据集，包含10个类别的图像。
youcheng
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2019-12-25 22:49
机器学习
人工智能
深度学习
数据挖掘
图像识别
cifar-10
数据集
cifar-10
数据集总共包含60000张RGB图片，共10个类，大小为32*32。每个类分别有6000张图片，其中5000张为训练图片，剩余1000张为测试图片。
Wangcy
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2019-12-24 09:46
基于线性SVM的
CIFAR-10
图像集分类
个人网站：红色石头的机器学习之路CSDN博客：红色石头的专栏知乎：红色石头微博：RedstoneWill的微博GitHub：RedstoneWill的GitHub微信公众号：AI有道（ID：redstonewill）之前我用了六篇文章来详细介绍了支持向量机SVM的算法理论和模型，链接如下：1.线性支持向量机LSVM2.对偶支持向量机DSVM3.核支持向量机KSVM4.软间隔支持向量机5.核逻辑回归
红色石头Will
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2019-12-22 19:56
Tensorflow官网教程：
CIFAR-10
分类代码阅读
1.题记因为课程设计要用到TensorFlow，所以这几天在看TensorFlow官方给的几个示例代码，前面几个例子比较简单，看完之后试着重新写了一下，从CIFAR10开始我觉得需要做点笔记了。官网的例子是分成好几个模块实现。图片来自TensorFlow中文社区这样的好处是从程序设计的角度来说比较优美，但是从我们看代码的角度来说，不利于阅读逻辑的连贯性。我个人看代码的习惯是先把主线上的执行逻辑理顺
作死少女88
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2019-12-17 01:01
2019-04-30 手把手教你用pytorch实现迁移学习（第一部分-如何构建一个全连接网络）——1.在Pytorch中导入
Cifar-10
数据集
一.导入所需要的包：1导入和数据处理相关的python包需要用到的标准库（深度学习/图像处理/数据处理相关）2导入本地模块和函数导入我们在本教程中开发的一些类和函数，后面会挨个讲解二.导入数据集：使用TorchVision的Dataset模块中提供的CIFAR10函数下载数据的训练和测试集。通过train=true标志来表示我们想要将其作为训练集。然后通过train=false来说明我们将其作为测
QQsoso
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2019-12-13 02:37
TensorFlow 读取二进制文件
1.构建文件列表,使用
cifar-10
数据集path='.
捕风
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2019-12-12 00:14
python
机器学习
tensorflow
pytorch分类
cifar-10
（多模型对比）
之前沿着这样的路线：AlexNet,VGG,GoogLeNetv1,ResNet,DenseNet把主要的经典的分类网络的paper看完了，主要是人们发现很深的网络很难train，知道之后出现的BatchNormalization和ResNet才解决了深层网络的训练问题，因为网络深了之后准确率上升，所以之后的网络效果在解决了train的问题之后，就明显比之前的好，而且通过Bottleneck的结构
赖子啊
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2019-11-15 09:40
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
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2019-11-06 03:20
matlab使用贝叶斯优化的深度学习：卷积神经网络CNN
准备数据下载
CIFAR-10
数据集[1]。该数据集包含60,000张图像，每个图像
拓端研究室
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2019-10-22 16:06
R语言
python
matlab
贝叶斯优化
深度学习
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