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Linux
fashion
知识蒸馏 示例代码实现及下载
DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》*源码以Github为准Github链接:https://github.com/yeqiwang/KnowledgeDistilling1.数据集本文使用
fashion
_mnist
今生有幸.~
·
2023-01-18 09:15
深度学习基础
tensorflow
深度学习
神经网络
机器学习
基于 TensorFlow 的深度学习图像识别模型的自动化测试(完整代码+数据)
其中训练数据集将使用
Fashion
-M
甜辣uu
·
2023-01-17 17:07
深度学习神经网络实战100例
深度学习
tensorflow
python
自动化测试
图像分类
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
深度学习
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
pytorch
pytorch
深度学习
机器学习
09 Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集-P4
所有深度学习模型的基础)fromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_
fashion
_mnist
没有出口的猎户座
·
2023-01-16 09:27
李沐机器学习
回归
分类
机器学习
【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
深度学习
TensorFlow2 学习——CNN图像分类
文章目录TensorFlow2学习——CNN图像分类1.导包2.图像分类
fashion
_mnist3.图像分类Dogsvs.Cats3.1原始数据3.2利用Dataset加载图片3.3构建CNN模型,并训练
蒋含竹
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2023-01-15 10:16
MachineLearning
Python
#
TensorFlow
TensorFlow
TensorFlow2
深度学习
CNN
图像分类
softmax简洁实现
简洁实现代码部分小结代码部分importtensorflowastffromd2limporttensorflowasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_
fashion
_mnist
林觉棉
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2023-01-13 22:18
学习笔记
深度学习
keras
tensorflow
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
深度学习
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
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2023-01-13 03:34
python学习
机器学习
深度学习
cnn
人工智能
深度学习
[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
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2023-01-12 11:57
Pytorch
Python
人工智能
pytorch
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
Pytorch
Python
pytorch
深度学习
人工智能
Tensorflow2.0基础-笔记- softmax多分类任务
importtensorflowastfimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#输入训练数据集和测试数据集(train_image,train_label),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.
fashion
_mnist.load_dat
二流子学程序
·
2023-01-08 15:42
tensorflow2.0
tensorflow
Pytorch 多层感知机
二、如何实现多层感知机1、导入所需库并加载
fashion
_mnist数据集%matplotlibinlineimporttorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchimportnnfr
我和代码有个约会.
·
2023-01-08 07:05
Pytorch
Python
pytorch
深度学习
人工智能
Tensorflow2.4使用Tuner选择模型最佳超参详解
数据并进行处理2.搭建超模型3.实例化调节器并进行模型超调4.训练模型获得最佳epoch5.使用最有超参数集进行模型训练和评估前言本文使用cpu版本的tensorflow2.4,选用KerasTuner工具以
Fashion
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2023-01-08 04:32
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
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2023-01-07 13:12
搬运
python
吴恩达团队 Tensorflow课程学习笔记 2
10categories•Imagesare28×28•Cantrainaneuralnet•60k作为训练数据,10k作为测试数据•FashionMNIST在Tensorflow里作为一个有API的数据集存在加载数据集
fashion
_mnist
不动脑筋
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2023-01-07 09:25
#
吴恩达团队
学习笔记
tensorflow
python
神经网络
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
动手深度学习
java
计算机视觉
python
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
深度学习
《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
深度学习
深度学习
tensorflow
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
深度学习
目标检测
深度学习
计算机视觉
Tensorflow2.0数据集下载
通过tf.keras.datasets下载数据集importtensorflowastffashion_mnist=tf.keras.datasets.
fashion
_mnist#返回四个numpy数组
m0_37796039
·
2023-01-05 14:42
python
深度学习
tensorflow
【随笔】使用pytorch训练
Fashion
mnist,注释全
神经网络的训练过程分为7个步骤从训练集中得到一批数据将数据传递给网络计算损失(这是网络返回的预测值与真实值之间的差异)lossfunction(损失函数)执行第三步计算受损失函数的梯度和网络的权值backpropagation(反向传播)执行第四步更新权重,使用梯度减少损失optimizationalgorithm(优化算法)实现第五步重复步骤一到现在,直到一个周期完成第七步是重复步骤1到6,以获
十一月...
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2023-01-05 13:26
pytorch
python
人工智能
jupyter
深度学习
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
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2023-01-04 15:59
深度学习
深度学习
人工智能
深度学习:06 图像以Tensor方式输入CNN
滤波器运算感悟总结CNN中输入TensorCNN的输入形状通常为4,分别用一个字母代表每个轴上的长度,那么它的shape为:[B,C,H,W]我们从右往左看:对于H、W,我们应当能想到它是输入图像的长度与宽度,比如在
fashion
夏天是冰红茶
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2023-01-03 09:32
深度学习杂文
深度学习
cnn
人工智能
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
#
Pytorch
deep
learning
pytorch
python
深度学习
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
#
Pytorch
deep
learning
深度学习
计算机视觉
python
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
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2023-01-02 16:11
#
Pytorch
deep
learning
深度学习
cnn
计算机视觉
3.11_underfit-overfit
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。
给算法爸爸上香
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2023-01-02 16:08
#
Pytorch
deep
learning
深度学习
机器学习
人工智能
3.9_mlp-scratch
importtorchimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("..")importd2lzh_pytorchasd2l3.9.1获取和读取数据这里继续使用
Fashion
-MNIST
给算法爸爸上香
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2023-01-02 16:07
#
Pytorch
deep
learning
pytorch
深度学习
机器学习
PyTorch动手学深度学习 笔记目录
linear-regression3.2_linear-regression-scratch3.3_linear-regression-pytorch3.4_softmax-regression3.5_
fashion
-mnist3.6
给算法爸爸上香
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2023-01-02 16:30
deep
learning
#
Pytorch
深度学习
pytorch
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。
小小谢先生
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2023-01-02 08:55
从零开始学Pytorch
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
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2022-12-30 12:45
Pytorch
pytorch
《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
神经网络与深度学习
tensorflow
深度学习
机器学习
python
神经网络
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
神经网络
cnn
网络
深度学习
tensorflow
神经网络
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
深度学习
深度学习
Keras---内置数据集、模型的加载及保存位置
keras内置数据集内置数据集包含:1.mnist/
fashion
_mnist2.boston_housing3.cifar10/1004.imdb5.reuters加载方式:fromtensorflow.kerasimportdatasets
Dusk2090
·
2022-12-24 16:54
深度学习
深度学习
tensorflow
python
【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
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2022-12-24 16:23
Keras
深度学习
tensorflow
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
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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
神经网络
机器学习
python
svc
分类
fashion-mnist
机器学习
【动手学习pytorch笔记】11.AlexNet分类
fashion
_mnist
AlexNet模型结构左侧LeNet,右侧AlexNet。形式上是差不多的,但模型大小大了很多,量变产生了质变,花了人类20年的时间。importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(#这里,我们使用一个11*11的更大窗口来捕捉对象。#同时,步幅为4,以减少输出的高度和宽度。#另外,输出通道的数目远大于LeN
我已经吃饱了
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2022-12-22 11:42
pytorch学习笔记
pytorch
深度学习
cnn
卷积神经网络
pytorch【神经网络训练minst-
fashion
数据集】
#导入我们相关的库和数据集importtorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms#dataloader/TensorDataset-对数据的结构,归纳方式进行变换#torchvision.transforms对数据集的数字本身惊醒修改#实例化数据mnist=torchvision.datasets.FashionMNIST(root="/
桜キャンドル淵
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2022-12-22 07:22
深度学习
pytorch
python
神经网络
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Ubuntu16.04python3.5
fashion
-mnistfashion-mnist训练集包含60000张图片,测试集包含10000张图片,
weixin_39963096
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2022-12-21 19:08
fashion
mnist数据是怎么制作的
NN对图像数据进行预测;DNN对文本数据进行预测;CNN对文本数据进行分类
1.NN对图像数据进行预测1.1代码defcv_test():print(time.strftime("%Y-%m-%d%H:%M:%S",time.localtime()))#导入数据集
fashion
_mnist
念奴
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2022-12-20 18:04
机器学习
dnn
cnn
神经网络
卷积神经网络
Fashion
MNIST数据集介绍及下载
FashionMNIST(服饰数据集)的作用是经典MNIST数据集的简易替换,MNIST数据集包含手写数字(阿拉伯数字)的图像,两者图像格式及大小都相同。FashionMNIST比常规MNIST手写数据将更具挑战性。两者数据集都较小,主要适用于初学者学习或验证某个算法可否正常运行。他们是测试和调试代码的良好起点。FashionMNIST/服饰数据集包含70000张灰度图像,其中包含60,000个示
Dick-andy
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2022-12-20 14:45
机器学习
神经网络入门及改进优化——CNN识别
Fashion
-MNIST数据集(Python实现)
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
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2022-12-20 08:51
keras
python
tensorflow
卷积神经网络
神经网络
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
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2022-12-20 08:51
Python
神经网络
python
深度学习
基于 Tensorflow 2.x 实现多层卷积神经网络,实践
Fashion
MNIST 服装图像识别
一、FashionMNIST服装数据集FashionMNIST数据集,该数据集包含10个类别的70000个灰度图像。大小统一是28x28的长宽,其中60000张作为训练数据,10000张作为测试数据,该数据集已被封装在了tf.keras.datasets工具包下,数据如图所示:FashionMNIST数据集更多样化,比常规MNIST更具挑战性。标签是整数数组,介于0到9之间。这些标签对应于图像所代
小毕超
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2022-12-20 08:13
机器学习
tensorflow
cnn
深度学习
100行代码使用torch.fx极简量化教程
现在比较
fashion
的方式,是使用torch.fx来做量化。本文将使用100行代码,极简的教你入门比较标准的量化步骤。
小肉包老师
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2022-12-19 11:03
网络压缩
目标检测
深度学习
神经网络
机器学习
性能优化
图像分类数据集
图像分类数据集sec_
fashion
_mnist(MNIST数据集):cite:LeCun.Bottou.Bengio.ea.1998(是图像分类中广泛使用的数据集之一,但作为基准数据集过于简单。
weiket
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2022-12-19 07:37
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第三章
深度学习
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