cifar-10

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。配合着官方文档也算看的七七八八,但是中间还是有一些不太明白,不明白的mark一下,这次记下一些已经明白的。 研究 cifar10_input.py文件的read操作,主要的就是下面的代码: if not eval... »

Tensorflow 2.0卷积神经网络cifar-10数据集图像分类

Tensorflow 2.0卷积神经网络cifar-10数据集图像分类

我们可以看出,32*32尺寸的彩色图片是不够清晰的,所以相比于MNIST数据集,cifar 10 数据集更为复杂,但利用卷积神经网络进行计算的话,准确率大概是全连接层的两倍,这就是为什么卷积神经网络比全连接网络更受欢迎的原因。 »

【深度学习入门】Paddle实现cifar-10(✈之类)识别详解(基于ResNet)

深度学习入门】Paddle实现cifar-10( »

数据增强NiN

NiN 论文总结

深度NIN可以通过堆叠上述结构实现。在NIN中,GLM用“微型网络”结构替代,该结构是一个非线性函数逼近器。特征图通过用像CNN一样的方式在输入上滑动MLP得到,NIN的总体结构是一系列mplconv层的堆叠。在最近的maxout网络中,特征图的数目通过在affine feature maps上做最大池化来减少。我们通过使用新的“Network In Network”结构在实现这个需求,在每个卷积... »

基于python3.6 tensorflow 卷积神经网络的CIFAR-10项目

基于python3.6 tensorflow 卷积神经网络的CIFAR-10项目

一、CIFAR-10简介 CIFAR-10数据集包含10个类别,共计60000张 32×32 3通道彩色图像。其中每个类别包含6000张图像:训练图像50000张,测试图像10000张。 数据集被分为五个训练批次和一个测试批次。每个测试批次有10000张图像,为每个类别各随机挑出1000张构成;训练批次为随机打乱的剩余图像。某些训练批次可能出现一个类型的图像多于另一个类型的情况,但总体而... »

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+pytorch0.3.0 import torchvision as tv import torchvision.transforms as transforms imp... »