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【哈工大版】Dynamic ReLU：自适应参数化ReLU（调参记录19）Cifar10~93.96%

AdaptivelyParametricReLU是一种动态激活函数，对每个输入样本执行不同的操作，在2019年5月3日投稿至IEEETransactionsonIndustrialElectronics，2020年1月24日录用，2020年2月13日在IEEE官网公布。由于调参记录18依然存在过拟合，本文将AdaptivelyParametricReLU激活函数中最后一层的神经元个数减少为1个，继

杰jie·2020-05-28 00:28

自适应参数化ReLU：哈工大提出的Dynamic ReLU（调参记录18）Cifar10~94.28%

自适应参数化ReLU是一种动态的激活函数，对每个输入样本执行不同的操作，在2019年5月3日投稿至IEEETransactionsonIndustrialElectronics，2020年1月24日录用，2020年2月13日在IEEE官网公布。本文将残差模块的数量增加到27个。其实之前也这样做过，现在的区别在于，自适应参数化ReLU中第一个全连接层中的神经元个数设置成了特征通道数量的1/16。同样

杰jie·2020-05-28 00:26

自适应参数化ReLU——哈工大提出的Dynamic ReLU激活函数（调参记录17）

本文在调参记录16的基础上，增加了两个残差模块，继续测试其在Cifar10数据集上的效果。自适应参数化ReLU激活函数的基本原理如下：Keras程序：#!/usr

杰jie·2020-05-28 00:25

【不可忽视的这一种】动态ReLU：自适应参数化ReLU（调参记录9）Cifar10~93.71%

本文在调参记录6的基础上，继续调整超参数，测试自适应参数化ReLU在Cifar10图像集上的效果。自适应参数化ReLU激活函数的基本原理见下图：在Keras里

杰jie·2020-05-28 00:50

Dynamic ReLUs：自适应参数化ReLU（调参记录5）

本文继续测试自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10上的效果，每个残差模块包含两个3

杰jie·2020-05-28 00:13

一种动态ReLU（Dynamic ReLU）：自适应参数化ReLU（调参记录3）

本文继续测试ResNet+自适应参数化ReLU在Cifar10上的表现

杰jie·2020-05-28 00:11

深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录23）Cifar10~95.47%

本文在调参记录21的基础上，增加卷积核的个数，也就是增加深度神经网络的宽度，继续尝试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10数据集上的效果。

lishu·2020-05-28 00:54

深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录22）Cifar10~95.25%

本文在调参记录21的基础上，将残差模块的个数，从60个增加到120个，测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10数据集上的效果。

lishu·2020-05-28 00:47

深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录20）Cifar10~94.17%

在之前的调参记录18中，是将深度残差网络ResNet中的所有ReLU都替换成了自适应参数化ReLU（AdaptivelyParametricReLU，APReLU）。由于APReLU的输入特征图与输出特征图的尺寸是完全一致的，所以APReLU可以被嵌入到神经网络的任意部分。本文将APReLU放在每个残差模块的第二个卷积层之后。这种结构与Squeeze-and-ExcitationNetwork是非

lishu·2020-05-27 23:26

Pytorch：如何定义自己创建的数据集

Datasets是我们用的数据集的库，pytorch自带多种数据集，如Cifar10、MNIST等1.2为什么要定义Datasets？

宁静致远*·2020-05-17 11:55

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。如果对keras不是很熟悉的话，可以去看一看官方文档。或者看一看我前面的博客：数据挖掘入门系列教程（十一）之keras入门使用以及构建DNN网络识别MNIST，在数据挖掘入门系列教程（十一

段小辉·2020-05-01 14:00

数据挖掘入门系列教程（十一点五）之CNN网络介绍

在这篇博客中将介绍CNN（卷积神经网络），然后在下一篇博客中将使用keras构建一个简单的CNN，对cifar10数据集进行分类预测。

段小辉·2020-05-01 00:00

ENAS的代码详解——cifar10\controller.py

定义控制器的类成员变量，并进行控制器和采样器的初始化。classConvController(Controller):def__init__(self,num_branches=6,num_layers=4,num_blocks_per_branch=8,lstm_size=32,lstm_num_layers=2,lstm_keep_prob=1.0,tanh_constant=None,tem

时间轮回中的七月之雨·2020-04-21 15:05

cifar10卷积神经网络报错：ValueError: Layer conv2d expects 1 inputs, but it received 2 input tensors.

做中国大学MOOC中“人工智能实践：TensorFlow笔记”的cifar10卷积神经网络练习时，报如下错误：ValueError:Layerconv2dexpects1inputs,butitreceived2inputtensors.Inputsreceived

林风风·2020-04-19 15:54

pytorch学习笔记(2)—构建数据类、图像预处理、读写模型

pytorch中提供了torchvision包可以读入常用的图像数据集CIFAR10,MNIST,也有针对于这些图像的简单变换。

cuiyr123·2020-04-11 08:02

Global average Pooling2019-07-28

转载：https://blog.csdn.net/Losteng/article/details/51520555最近在看关于cifar10的分类的识别的文章在看allconvolutionnetwork

求索_700e·2020-04-07 11:51

【tensorflow2.0】处理图片数据-cifar2分类

1、准备数据cifar2数据集为cifar10数据集的子集，只包括前两种类别airplane和automobile。

西西嘛呦·2020-04-06 19:00

505-试验更新(2017/11/26)

说明：接上次试验：505-实验记录本次试验说明使用了不同的上次的网络，本次试验使用的是cifar10网络进行了两次试验，主要是修改了图片大小试验1数据集说明：序号切割图像大小train(张)test(张

moulei·2020-04-02 22:42

CS231n assignment1 knn部分

assignment1学习记录（做的过程中写个提纲，做完了再完善一下说不定是要理解深刻一点，总之写下来没坏处，就当纪念啦(｡>∀<｡)）环境Ubuntu数据集cifar10先完成knn代码部分第一部分两层循环求

付义海·2020-03-29 12:59

我的Keras使用总结（2）——构建图像分类模型（针对小数据集）

1，热身练习——CIFAR10小图片分类示例（Sequential式）示例中CIFAR10采用的是Sequential式来编译网络结构。代码如下：#要训练模型，首先得知

战争热诚·2020-03-25 09:00

PyTorch-3 训练一个分类器

本文源自http://studyai.com/pytorch-1.4/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html就是这个!

人工智能学社·2020-03-12 06:13

机器学习中AMD平台与NVIDIA平台对比

原文链接：BenchmarkCIFAR10onTensorFlowwithROCmonAMDGPUsvsCUDA9andcuDNN7onNVIDIAGPUs该文章使用的是CIFAR10训练集在AMD和NVIDIA

王胖BigWang·2020-03-06 18:18

(梳理)用Tensorflow实现SE-ResNet(SENet ResNet ResNeXt VGG16)的数据输入,训练,预测的完整代码框架(cifar10准确率90%)

//之前的代码有问题,重发一遍这里做个整理,打算给一个ResNet的完整代码实现这篇博客不对ResNetDenseNet思路做详解,只是提供一个大致的代码实现和编写思路以及一些自己的小实验当然也包括ResNeXt和SENet其中SE-ResNeXt是最后一届ImageNet比赛的冠军模型当然可能我写得烂……参数没精调…准确率提升也不是很明显首先是数据处理部分,我自己实现过几个框架多线程数据读入和处

Shijunfeng00·2020-02-29 11:07

tensorflow学习笔记-cifar10图像分类示例

这篇笔记主要记录一下学习tensorflowcifar-10图像分类的示例代码。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。Hinton、Bengio和他的学生在2004年拿到了Cifar投资的少量资金，建立了神经计算和自适应感知项目。这个项目

飞天小小猫·2020-02-21 04:45

PyTorch定义自己的Dataset

1什么是Datasets: 在输入流水线中，我们看到准备数据的代码是这么写的data=datasets.CIFAR10(".

肥了个大西瓜·2020-02-20 13:34

胶囊网络训练CIFAR10

第一个epoch就达到90%的准确率了。用cnn总共4次卷积，也才79%的准确率，然后就过拟合了。胶囊网络，第二个epoch已经超过95%了，胶囊网络这么厉害？第二天，45/100epoch已经到99%了。深度残差效果没比胶囊网络好，而且速度要慢非常多。一夜只到68/200，准确率92.85%5.24更新我重新训练了一下，一会儿放一个每epoch的结果图。screenshot_8.png终端下显示

你说你要一场·2020-02-20 13:02

18 数据集

一、CIFAR10小图分类keras.datasets.cifar10CIFAR10数据集包含有5万张32*32

readilen·2020-02-19 05:56

L22 Data Augmentation数据增强

数据img2083链接：https://pan.baidu.com/s/1LIrSH51bUgS-TcgGuCcniw提取码：m4vq数据cifar102021链接：https://pan.baidu.com

rainman999·2020-02-18 10:00

helper工具包——基于cifar10数据集的cnn分类模型的模块

importpickleimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.preprocessingimportLabelBinarizerimportosdef_load_label_names():"""Loadthelabelnamesfromfile"""return['airplane','automobile','bird',

大腻腻·2020-02-16 10:00

基于cifar10数据集的cnn图片分类模型

数据集下载地址（python版）：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz该数据集分成了几部分／批次（batches）。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。每个部分都包含以下某个类别的标签和图片：*飞机*汽车*鸟类*猫*鹿*狗*青蛙*马*船只*卡车

大腻腻·2020-02-16 10:00

caffe之cifar10_quick.prototxt详解

cifar10_quick.prototxt就是该网络的deploy.prototxt，此处加以理解网络部署文件：name:"CIFAR10_quick_test"#每个网络都有一个名字，子单位都是一个一个层

EchoIR·2020-02-12 23:06

基于tensorflow2.0和cifar100的VGG13网络训练

VGG是2014年ILSVRC图像分类竞赛的第二名，相比当年的冠军GoogleNet在可扩展性方面更胜一筹，此外，它也是从图像中提取特征的CNN首选算法，VGG的各种网络模型结构如下：今天代码的原型是基于VGG13，也就是上图的B类，可以看到它的参数量是很可观的。因为设备和时间问题，网络并没有训练完成，但是已经看到参数变化的效果。（毕竟VGG团队在最初训练时使用4块显卡并行计算还训练了2-3周，虽

赵代码·2020-02-10 22:00

关于TensorFlow新旧版本函数接口变化详解

首先我的cifar10的代码都是找到当前最新的tf官网给的，所以后面还有新的tf出来改动了的话，可能又会失效了。

furuit·2020-02-10 17:22

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。

luchi007·2020-02-10 10:08

pytorch训练保存检验模型基本流程

参考：https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10

Rashawn·2020-02-07 12:38

CNN--卷积神经网络从R-CNN到Faster R-CNN的理解(CIFAR10分类代码)

1.什么是CNN卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。我们先来看卷积神经网络各个层级结构图：image上图中CNN要做的事情是：给定一张图片，是车还是马未知，是什么车也未知，现在需要模型判断这张图片里具体

mantch·2020-02-06 23:50

tensorflow 1.4.0运行官方cifar10标准例子记录

Google官方给的cifar10源码是基于很早的版本的tensorflow,目前tensorflow已更新到1.4.0版本.所以源码很多不适合.需要修改很多弃用的函数.google官方的源码训练数据官网修改后的代码

普通的开发者·2020-02-05 14:50

Tensorflow实现多GPU并行方式

Tebsorflow开源实现多GPU训练cifar10数据集：cifar10_multi_gpu_train.pyTensorflow开源实现cifar10神经网络：cifar10.pyTensorflow

winycg·2020-02-03 09:17

Pytorch自己加载单通道图片用作数据集训练的实例

pytorch在torchvision包里面有很多的的打包好的数据集，例如minist,Imagenet-12,CIFAR10和CIFAR100。

灰色橡皮擦·2020-01-18 15:56

pytorch 彩色图像转灰度图像实例

pytorch库pytorch本身具有载入cifar10等数据集的函数，但是载入的是3*200*200的张量，当碰到要使用灰度图像时，可以使用他本身的函数进行修改，以较快速的完成彩色图像转灰度图像pytorch

zzw小凡·2020-01-13 08:44

【tf.keras】使用手册

目录0.简介1.安装1.1安装CUDA和cuDNN2.数据集2.1使用tensorflow_datasets导入公共数据集2.2数据集过大导致内存溢出2.3加载cifar10数据时报错3.评价指标3.1

wuliytTaotao·2020-01-12 20:00

4. cifar10_tutorials in PyTorch 训练一个分类器

技术交流QQ群:1027579432，欢迎你的加入！#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-#@Date:2019-02-2619:09:02#@Author:cdl([email protected])#@Link:https://github.com/cdlwhm1217096231/python3_spider#@Version:$Id$importt

CurryCoder·2020-01-11 20:11

pytorch实现mnist分类的示例讲解

torchvision.datasets中包含了以下数据集MNISTCOCO（用于图像标注和目标检测）(CaptioningandDetection)LSUNClassificationImageFolderImagenet-12CIFAR10andCIFAR100STL10torchvision.modelstorch

Hy云帆·2020-01-10 09:56

使用MxNet新接口Gluon提供的预训练模型进行微调

frommxnetimportgluonimportmxnetasmxfrommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportndarrayasndimportmatplotlib.pyplotaspltimportcv2frommxnetimportimagefrommxnetimportautograd2.导入数据我使用cifar10

FierceX·2020-01-08 02:55

任务6的大概总结和思考

通过发现找到了jupyternotebook新建的文件都是放在了D盘下Python3的Lib文件下，然后发现是我没把老师给的文件放在根目录下，我选择了直接将文件目录写进去，即直接给出数据集在本地的绝对地址把cifar10

Y000·2020-01-06 20:00

pytorch之ImageFolder使用详解

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torchvision.datasets.CIFAR10

朴素.无恙·2020-01-06 17:42

Run the examples in Caffe

运行Caffe中的mnist&cifar10Mnist实践：利用Python将网络绘制出来的方法：网络绘制在最后面部分哦~另外文中只说到如何训练网络模型lenet_train_test网络，但并未说到如何利用测试集进行测试

sunsimple·2020-01-06 01:23

Keras示例程序

antirectifier.py:展示了如何在Keras中定制自己的层babi_memnn.py:在bAbI数据集上训练一个记忆网络,用于阅读理解babi_rnn.py:在bAbI数据集上训练一个循环网络,用于阅读理解cifar10

阿甘run·2019-12-31 05:21

keras实现cifar10的图像识别

Code：fromkerasimportModel,Inputfromkeras.datasetsimportcifar10fromkerasimportlayersfromkerasimportoptimizersfromkeras.utilsimportto_categoricalimporttime

香风智乃俺の嫁·2019-12-25 13:00

AutoML数据增广

DeepAugment的主要优点和特点是：降低CNN模型的错误率(WRN-28-10显示CIFAR10的错误率降低了60%)通过自动化流程可以节省时间比谷歌之前的解决方案——AutoAugment——快

阿里云云栖号·2019-12-23 07:04

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