CIFAR-10 模型 - 相关文章

【翻译】TensorFlow卷积神经网络识别CIFAR 10Convolutional Neural Network (CNN)| CIFAR 10 TensorFlow

原网址:https://data-flair.training/blogs/cnn-tensorflow-cifar-10/ by DataFlair Team · Published May 21, 2018 · Updated September 15, 2018 1.目标-TensorFlow CNN 卷积神经网络在之前的TensorFlow教程中,我们讨论了使用TensorFlow进行手写识别.今天我们讲学习怎样使用TensorFlow创建一个卷积神经网络关于CIFAR 10的分类模型…

【神经网络与深度学习】基于Windows+Caffe的Minst和CIFAR—10训练过程说明

Minst训练我的路径:G:\Caffe\Caffe For Windows\examples\mnist 对于新手来说,初步完成环境的配置后,一脸茫然.不知如何跑Demo,有么有!那么接下来的教程就是我们这些新手的福利了. 第一步:如果前面的train_net.cpp编译通过了,那么这个就非常简单.Caffe训练和测试的数据都是需要leveldb格式的,niuzhiheng大牛已经给我们转好了MNIST的数据格式.如下图: 第二步:如上图所示,文件夹下有个get_mnist_leveld…

DL Practice：Cifar 10分类

Step 1:数据加载和处理一般使用深度学习框架会经过下面几个流程: 模型定义(包括损失函数的选择)——>数据处理和加载——>训练(可能包括训练过程可视化)——>测试所以自己写代码的时候基本上按照这四大模块四步走就ok了. 本例步骤: A.Load and normalizing the CIFAR10 training and test datasets using torchvisionB.Define a Convolution Neural NetworkC.Define a…

ASP.NET MVC轻教程 Step By Step 10——模型验证

在使用表单获取用户输入的数据时,我们必须对数据进行有效性验证,因为来自网络的信息都是不可信的.同时也要给用户即时的反馈,避免让用户感到困惑.这就涉及到数据验证的范畴. 数据验证最直接的做法是在服务器端对回传的数据加以甄别.在MessageBoard这个demo中,用户留言时昵称和留言内容都不能为空,并且留言内容不得少于15字.为此我们需要修改Write动作方法. [HttpPost] public ActionResult Write(Message message) { if (string.…

数字模型制作规范（转自Unity3D群）

本文提到的所有数字模型制作,全部是用3D MAX建立模型,即使是不同的驱动引擎,对模型的要求基本是相同的.当一个VR模型制作完成时,它所包含的基本内容包括场景尺寸.单位,模型归类塌陷.命名.节点编辑,纹理.坐标.纹理尺寸.纹理格式.材质球等必须是符合制作规范的.一个归类清晰.面数节省.制作规范的模型文件对于程序控制管理是十分必要的. 首先对制作流程作简单介绍: 素材采集-模型制作-贴图制作-场景塌陷.命名.展UV坐标-灯光渲染测试-场景烘培-场景调整导出第一章模型制作规范 1 在模型分…

Keras实现RNN模型

博客作者:凌逆战博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10940123.html 这篇文章主要介绍使用Keras框架来实现RNN家族模型,TensorFlow实现RNN的代码可以参考我的另外一篇博客:TensorFlow中实现RNN,彻底弄懂time_step Keras实现RNN模型 SimpleRNN层 keras.layers.GRU(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_si…

Resnet论文翻译

摘要越深层次的神经网络越难以训练.我们提供了一个残差学习框架,以减轻对网络的训练,这些网络的深度比以前的要大得多.我们明确地将这些层重新规划为通过参考输入层x,学习残差函数,来代替没有参考的学习函数. 我们提供了综合的经验证据,表明残差网络更容易优化,并且可以从显著增加的深度中获得准确性.在ImageNet数据集上,我们对剩余的网进行评估,其深度为152层,比VGG网41层更深,但仍可以保证有较低的复杂度.结合这些残差网络在ImageNet测试集上获得了3.57%的误差,这一结果在ILSVRC…

Matconvnet笔记（一）

参考网址:http://www.vlfeat.org/matconvnet/ 内容参考博客:http://blog.sina.com.cn/s/blog_92cd3a1c0102x1ch.html MatConvNet安装:http://www.vlfeat.org/matconvnet/install/ (根据自己的系统配置进行相应的安装) 摘要 MatConvnet是用matlab实现的卷积神经网络(CNN),该工具箱的设计注重简洁性和灵活性.它将CNN的构建模块公开为易于使用的MATLAB…

[转]最好用的 AI 开源数据集 Top 39：NLP、语音等 6 大类

原文链接本文修正部分错误. 以下是精心收集的一些非常好的开放数据集,也是做 AI 研究不容错过的数据集. 标签解释 [经典]这些是在 AI 领域中非常著名.众所周知的数据集.很少有研究者或工程师没有听说过它们. [有用]这些是更加接近现实世界的.精心设计的数据集.而且,这些数据集通常在产品和研发两方面都有用. [学术]这些是在机器学习和 AI 的学术研究中通常作为基准或基线使用的数据集.无论好坏,研究人员都使用这些数据集来验证算法. [陈旧]这些数据集,无论是否实用,已经有相当长历史了. 计算…

深度学习常用数据集 API（包括 Fashion MNIST）

基准数据集深度学习中经常会使用一些基准数据集进行一些测试.其中 MNIST, Cifar 10, cifar100, Fashion-MNIST 数据集常常被人们拿来当作练手的数据集.为了方便,诸如 Keras.MXNet.Tensorflow 都封装了自己的基础数据集,如 MNIST.cifar 等.如果我们要在不同平台使用这些数据集,还需要了解那些框架是如何组织这些数据集的,需要花费一些不必要的时间学习它们的 API.为此,我们为何不创建属于自己的数据集呢?下面我仅仅使用了 Numpy 来…

Hinton老爷子CapsNet再升级，结合无监督，接近当前最佳效果

2017 年,Geoffrey Hinton 在论文<Dynamic Routing Between Capsules>中提出 CapsNet 引起了极大的关注,同时也提供了一个全新的研究的方向.今日,CapsNet 的作者 Sara Sabour.Hinton 老爷子联合牛津大学的研究者提出了胶囊网络的改进版本--堆栈式胶囊自编码器.这种胶囊自编码器可以无监督地学习图像中的特征,并在无监督分类任务取得最佳或接近最佳的表现.这也是胶囊网络第一次在无监督领域取得新的突破. 一个目标可以被看做是一…

好久没写作业了，因为组里分配了任务，学习了Resnet和DenseNet，把概要po上来和大家分享。

Res: 学长说,不要看别人的博客.看多了就看傻了!俗话说,不听老人言,吃亏在眼前. 第一篇论文来咯!Deep Residual Learning for Image Recognition!国人写的好像,强. 老惯例了 ,英语论文,先通读全文. abstract 部分.啊不用想:我们的东西很吊.非常叼,打败了好多好多.我们的层数很深,但是优化很快,精确度很高.在各个比赛我们都是number one.学到了三个数据集/比赛: ILSVRC/CIFAR 10/COCO 以后我的论文也要这样.话…

YYModel 源码解读（二）之NSObject+YYModel.h (5)

好了,之前的博文中详细的解释了一些辅助的类和辅助的函数,接下来就是使用它们来实现酷炫功能的时候,正所谓磨刀不误砍柴工啊我们先把总的功能罗列出来 1. json转字典 + (NSDictionary *)_yy_dictionaryWithJSON:(id)json 2. json转模型 + (instancetype)yy_modelWithJSON:(id)json 3. 字典转模型 + (instancetype…

Dapper，大规模分布式系统的跟踪系统--转

原文地址:http://bigbully.github.io/Dapper-translation/ 概述当代的互联网的服务,通常都是用复杂的.大规模分布式集群来实现的.互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发.可能使用不同的编程语言来实现.有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心.因此,就需要一些可以帮助理解系统行为.用于分析性能问题的工具. Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生.那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,…

paper 19 ：机器学习算法（简介）

本来看了一天的分类器方面的代码,乱乱的,索性再把最基础的概念拿过来,现总结一下机器学习的算法吧! 1.机器学习算法简述按照不同的分类标准,可以把机器学习的算法做不同的分类. 1.1 从机器学习问题角度分类我们先从机器学习问题本身分类的角度来看,我们可以分成下列类型的算法: 监督学习算法机器学习中有一大部分的问题属于『监督学习』的范畴,简单口语化地说明,这类问题中,给定的训练样本中,每个样本的输入x都对应一个确定的结果y,我们需要训练出一个模型(数学上看是一个x→y的映射关系f),在未知的样…

逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾(转）

正文:14pt 代码:15px 1 初探数据先看看我们的数据,长什么样吧.在Data下我们train.csv和test.csv两个文件,分别存着官方给的训练和测试数据. import pandas as pd #数据分析 import numpy as np #科学计算 from pandas import Series,DataFrame data_train = pd.read_csv("/Users/Hanxiaoyang/Titanic_data/Train.csv") da…

PHPCMS v9构建模块 - 实例之企业服务模块

下面开始第一个实例,企业服务模块,这是个比较简单的模块,做一个抛砖的作用. 模块功能分析:企业服务,企业填写招聘申请表,管理审核之后,展示作为招聘通知的功能. ■1.文件分布 modules文件夹和model文件夹,这是我们的文件范围.在modules下建立qiye这个文件夹地址:F:\www\phpcms\modules\qiye ■2.实例图上面的文件作用,在之前第一篇文章已经介绍过了,这里我再说一下,index.php 和 qiyi.php 的作用,分别是前台和后台的控制器…

Laravel框架一：原理机制篇

Laravel作为在国内国外都颇为流行的PHP框架,风格优雅,其拥有自己的一些特点.以下是本人一点粗浅的认识,不敢奢求他人同意,更不能一一而足,仅为自己做一点总结而已. 一. 请求周期 Laravel 采用了单一入口模式,应用的所有请求入口都是 public/index.php 文件. 注册类文件自动加载器:Laravel通过composer进行依赖管理,并在bootstrap/autoload.php中注册了Composer Auto Loader (PSR-4),应用中类的命名空间将被映射到…

PyTorch教程之Training a classifier

我们已经了解了如何定义神经网络,计算损失并对网络的权重进行更新. 接下来的问题就是: 一.What about data? 通常处理图像.文本.音频或视频数据时,可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将这个数组转换成一个torch.Tensor. 对于图片, 涉及到的库有Pillowh和OpenCV. 对于音频,涉及到的库有scipy和librosa 对于文本,无论是原始的Python还是基于Cython的加载,都会用到NLTK或者SpaCy. 我们已经创建了一个名…

开始学习 Backbone

[转]开始学习 Backbone 如何将模型-视图-控制器 (MVC) 架构引入 Ajax Web 应用程序如何高效管理 Web 应用程序中的数目众多的 JavaScript 代码行是一个挑战.Asynchronous JavaScript and XML (Ajax) 交互大量充斥着各种页面,为用户提供了更好体验.越来越普遍的单页界面均由 Ajax 驱动.Backbone 是一个 JavaScript 框架,可用于创建模型-视图-控制器 (model-view-controller, MVC…

TensorLayer官方中文文档1.7.4：API – 数据预处理

所属分类:TensorLayer API - 数据预处理¶ 我们提供大量的数据增强及处理方法,使用 Numpy, Scipy, Threading 和 Queue. 不过,我们建议你直接使用 TensorFlow 提供的 operator,如 tf.image.central_crop ,更多关于 TensorFlow 的信息请见这里和 tutorial_cifar10_tfrecord.py. 这个包的一部分代码来自Keras. threading_data([data, fn, thre…

机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾

作者:寒小阳 && 龙心尘时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/49798139 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处,谢谢. 1.引言先说一句,年末双十一什么的一来,真是非(mang)常(cheng)欢(gou)乐(le)!然后push自己抽出时间来写这篇blog的…

Django基础回顾与补充(79-80)

Django框架之回顾与补充(d79-80)一 HTTP协议:(重点) 1 请求 -请求首行 -GET /index HTTP/1.1 -请求头部(在django框架中,可以从META中取出来) -key:value------>\r\n分割 -请求体(post请求发的数据) -----\r\n\r\n -往后台传数据的时候,有编码方式(urlencoded,form-data,json/text) 默认urlencoded---->name=lqz…

回顾django内容

回顾: 1 HTTP协议:(重点) -请求 -请求首行 -GET /index HTTP/1.1 -请求头部(在django框架中,可以从META中取出来) -key:value------>\r\n分割 -请求体(post请求发的数据) -----\r\n\r\n -往后台传数据的时候,有编码方式(urlencoded,form-data,json/text) -默认urlencoded---->name=lqz&name=18---->从POST中取出 -form-data-…

Coding and Paper Letter（五十八）

资源整理. 1 Coding: 1.支持TMS.WMTS标准瓦片下载,支持百度地图瓦片.高德地图瓦片.腾讯地图瓦片.天地图.ArcServer Rest瓦片.ArcServer本地缓存切片.geoserver WMS等瓦片下载.默认以png文件方式保存瓦片,也支持以sqlite(mbtiles格式)保存瓦片,支持瓦片base64编码后以sqlite保存(用于android端离线地图). MapTileGenerator 2.这个仓库托管现代 JavaScript 教程的内容,中文版. javas…

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