神经网络越深越难训练。我们提出了一个残差学习框架，以简化深层神经网络的训练。我们将层表示为参考层输入的学习残差函数。我们提供了全面的证据，表明这些残差网络更容易优化，并且可以从大幅增加的深度中获得准确性。在ImageNet数据集上，我们评估了152层的残差网络，它比VGG网络深8倍，但复杂性仍然较低。这些残差网络在ImageNet测试集上的误差达到了3.57%。这个结果在ILSVRC 2
# PyTorch CIFAR-100: 一个图像分类任务的实践
在机器学习和深度学习领域，图像分类任务一直是一个重要的研究方向。而CIFAR-100数据集则是一个常用的用于图像分类任务的数据集之一。本文将介绍如何使用PyTorch库来进行CIFAR-100数据集的图像分类任务，并提供相应的代码示例。
## 什么是CIFAR-100数据集？
CIFAR-100数据集是一个包含100个类别的图
原创
2024-01-17 07:52:59
678阅读
文章目录0 CIFAR-10数据集简介1 下载CIFAR-10数据集1.1 查看数据集的组成2 装载数据集并可视化2.1 装载cifar10数据集2.2 可视化数据集3 构建AlexNet网络3.1 AlexNet简介3.2AlexNet的主要贡献3.3 用torch.nn搭建AlexNet3.4 初始化网络参数4 选择优化器5 开始训练+测试并保存模型5.1保存模型6 使用Tensorboar
本人作为初入深度学习的小白，写这篇博客纯属为了记录自己的成长过程，把自己踏过的坑和大家分享一下，也请各位大牛不吝指正。我自己做实验时参考了samylee的文章，博主非常热心，有问题也可以咨询他。1.实验目的本人刚刚接触深度学习的时候正值CCF大数据比赛，赛题是检测图片中的交通标志（驭势科技）傻不拉几的用selective search选取proposals，resize224*224丢到alexn
转载
2023-11-29 07:09:40
399阅读
“ 前面我们使用libtorch实现的Alexnet网络对Cifar-10数据集进行训练和分类，准确率仅达到72.02%。本文我们在前文的基础上做一定修改，使准确率达到91.01%。”本文在主要在以上的第3个链接文章的基础上，作以下修改：调整网络结构；修改调整学习率的策略；增加全局对比度归一化的数据预处理；修改Tensor张量的维度顺序（这一点最重要，之前犯了这个低级错误，导致准确率一直
目前有很多OCR工具或者类库都提供了准确率挺高的PDF和图片识别功能。在爬虫应用中，时常需要识别验证码或者目标站点处于数据保护而使用图片来替代直接的文本。除了直接的软件和类库外，还有一些在线工具可以直接识别，使用free online ocrGooglr可以搜索到下面这几个：众多的工具中，有个wiki页面做了比较详细的比较： 详细内容请参考Comparison_of_optical
我们在进行特征抽取后，需要根据算法的要求，使用特定的统计方法（数学方法）将数据转换成其所需格式（算法要求的数据）。对于不同的数据类型有不同的转换方法。（1）数值类型数据对于数值类型数据可采用标准的缩放，其方法有：归一化标准化缺失值处理（2）类别型数据采用one-hot编码，像字典、文本数据进行特征抽取，转成了one-hot编码。（3）时间类型采用时间切分的方式。注意：这里主要说说数值型数据的预处理
用卷积神经网络来给,cifar10数据集进行分类,这是一个经典的数据集,它包含60000张32x32的彩色图片,其中训练集50000张测试集10000张.照片的内容包含十个类别:airplane,automobile,bird,cat,deer,dog,frog,horse,ship和truck.各有6000张 在这个CNN中用到了新的正则化方法,分别是L2权重loss,和LRN(局
介绍这是一个简单的演示案例：如何从零开始，使用预训练的 3D ResNet 模型实现视频动作识别本示例代码参考 kenshohara/3D-ResNets-PyTorch 项目，直接使用 Paddle, OpenCV, Numpy, PIL 等常用的 Python 模块实现，无需使用其他额外的代码库效果演示这里使用“作证”、“打篮球”和“洗盘子”这三个视频动作片段作为演示参考资料3D-ResNet
转载
2024-05-17 20:41:21
262阅读
目录CIFAR10013 Layerscafar100_train CIFAR100 13 Layers cafar100_train import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, optimizers, datasets,
转载
2020-12-11 23:32:00
197阅读
2评论
paddlepaddle（飞桨）深度学习七日训练营学习心得 本人一直在玩ROS，早前想了解一下深度学习，但懒得找课程找资料。直到看到百度paddle的深度学习七日入门课，本着免费蹭课的态度报名参加。在七天打卡过程中也算是稍微入了点深度学习的门，写篇博客记录一下心情，同时也为了拿到纸质结业证书。百度也是很给力的，在浏览器上使用其ai studio训练神经网络，可以免费使用超强算力的gpu，体验感爆棚
https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.datasets.CIFAR100.html#torchvision.datasets.CIFAR100torchvision.datasets中提供了一些经典数据集，其中最为常用的是cifar10/100，mnist，在搓增量学习、领域自适应、主动学习等任务时经常需要打交道。这里我们以
转载
2023-09-28 13:07:26
68阅读
目录CIFAR10013 Layerscafar100_trainCIFAR10013 Layerscafar100_trainimport tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, optimizers, datasets, Sequential
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVE
原创
2021-04-15 18:49:42
487阅读
import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers, opx = tf.cast(x, dtype=tf.float32) / 255. y =.
原创
2021-01-22 23:26:47
226阅读
一、CIFAR100概述CIFAR100数据集有100个类。每个类有600张大小为32 × 32 的彩色图像，其中500张作为训练集，100张作为测试集。对于每一张图像，它有fine_labels和coarse_labels两个标签，分别代表图像的细粒度和粗粒度标签，对应下图中的classes和superclass。也就是说，CIFAR100数据集是层次的。 二、
转载
2023-11-27 11:27:51
423阅读
Cifar100数据集分类训练环境： python3.8 CPU Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU1.cifar100数据集介绍 这个数据集与CIFAR-10类似，它有100个类，每个类包含600个图像。每类各有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分成20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签（它所属的类
转载
2023-10-31 20:48:27
299阅读
文章目录前言本章目标一、什么是循环依赖？1、那么循环依赖是个问题吗？2、但是在Spring中循环依赖就是一个问题了，为什么？二、Bean的生命周期2.1、在Spring中，Bean是如何生成的？2.2、那么这个注入过程是怎样的？2.3、Srping的依赖注入如何产生的？三、什么是AOP四、Spring三级缓存五、Spring循环依赖的实现原理、源码解析5.1、解决循环依赖思路分析5.2、Sp
作者：Qiantong Xu、Gao Huang、Yang Yuan、Chuan Guo、Yu Sun、Felix Wu、Kilian Weinberger生成对抗网络的评估目前仍以定性评估和一些可靠性较差的指标为主，这阻碍了问题的细化，并具有误导性的风险。本文讨论了多个 GAN 评估指标，并从多个方面对评估指标进行了实验评估，包括 Inception Score、Mode Score、Kerne
# 实现Java练习正确率
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现“Java练习正确率”。这个过程需要遵循一定的步骤，并使用一些特定的代码来实现。让我们一起来看看如何操作吧！
## 操作步骤
首先，让我们来看一下整个流程的步骤，可以使用以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个Java项目 |
| 2 | 编写练习题目和答案
原创
2024-04-01 04:54:09
46阅读
【PMP考试正确率】——探究PMP认证考试难度与应对策略
随着项目管理在现代企业中的重要性日益凸显，越来越多的职场人士选择通过PMP（项目管理专业人士）认证来提升自己的竞争力。PMP认证作为项目管理领域的国际权威认证，其考试难度一直备受关注。本文将围绕PMP考试正确率这一关键词，对PMP考试难度进行深入分析，并探讨相应的应对策略。
一、PMP考试难度及正确率分析
PMP考试作为一项国际性的认
原创
2023-11-17 12:19:41
88阅读
