由于神经网络可以随意设计，先验假设较少，参数多，超参数更多，那模型的自由度就非常高了，精心设计对于新手就变得较难了。这里简单介绍一些CNN的trickCNN的使用 神经网络是特征学习方法，其能力取决隐层，更多的连接意味着参数爆炸的增长，模型复杂直接导致很多问题。比如严重过拟合，过高的计算复杂度。CNN其优越的性能十分值得使用，参数数量只和卷积核大小，数量有关，保证隐含节点数量（与卷积步长
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2024-09-12 15:09:56
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下载数据集Cifar10数据集总共有6万张32*32像素点的彩色图片和标签，涵盖十个分类：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。其中5万张用于训练，1万张用于测试。 import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npfrom te
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2021-05-24 16:29:56
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v CIFAR-10数据集包括由10个类别的事物，每个事物各有6000张彩色图像，每张图片的大小是32*32。 整个数据集被分成了5个训练集和1个测试集，各有10000张图片，即50000张图片用于训练，10000张图片用于测试（交叉验证）。 下载数据注意：默认用$CAFFE_ROOT表示caffe的根目录。 输入指令：cd $CAFFE_ROOT
./data/cifar10/get_ci
终于开题，抓紧发文，然后放飞，来由就是想搞一篇论文，但是增加了某个东西之后吧，速度变慢了，所以导师提议加个这玩意看看能不能快点。论文题目：TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture代码：https://github.com/mrT23/TResNet包含三个变体，TResNet-M、TResNet-L 和 TResNet-XL，它们仅在
深度学习首先： 导致这个问题的原因可能是因为学习率α的问题如果要真正理解为什么loss 上升, 并且 准确率降低要从梯度下降算法说起线性回归问题因为我们是线性回归问题, 要使这条直线比较符合上边标记点的走向，因此我们要更新斜率和截距来使其更好的贴合这写标记衡量是否是最佳贴合这些标记的直线的标准就是cost function 损失函数这个损失函数的计算方法在这里就不做过多的解释了但是如果当直线是这样
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2024-07-11 13:44:13
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文章目录前言：数据集介绍0.准备工作：首先导入相关包，设置参数等1.数据预处理之增强(transforms等)2.数据的读取(Dataset&Dataloader)3.模型的搭建(nn.model)4.开始训练（loss函数，优化器，训练epoch）先定义损失函数，优化器等训练集上开始训练测试集上计算loss及准确率验证测试模型(没有标签的测试图片) 前言：数据集介绍在学习完深度学习的理
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2023-11-18 09:51:13
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在pytorch模型训练时，基本的训练步骤可以大致地归纳为：准备数据集--->搭建神经网络--->创建网络模型--->创建损失函数--->设置优化器--->训练步骤开始--->测试步骤开始本文以pytorch官网中torchvision中的CIFAR10数据集为例进行讲解。需要用到的库为（这里说一个小技巧，比如可以在没有import对应库的情况下先输入"torc
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2023-09-19 12:13:16
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一共分三个文件,是可以跑通的resnet_utils， resnet_v2.py，resnet_v2 + cifar.py（前两个从官网下载，注释为网上摘抄和个人理解，第三个取自小蚂蚁的博客）resnet_utils# Copyright 2016 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved.
#
# Licensed under
import torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformstransform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), ...
原创
2021-04-22 20:47:01
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ResNet残差网络Pytorch实现——cifar10数据集训练上一篇：【课程1 - 第二周作
原创
2023-01-17 08:39:49
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简介去年年底用Faster R-CNN 训练自己的数据集，从GitHub上下载代码，到调试通过，训练自己的数据集，前后花了将近一个月的时间。前后经历了，数据库，xml文件建立，图像尺寸，环境配置不同等问题，终于成功运行。本来写了一个Word版本的总结，但是想到在调试的过程中，从别人公开的经验中学习到很多，因此决定把自己总结的内容公开，希望能给后面入坑的童鞋们一些帮助。（水平有限若有问题欢迎指正~~
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2024-05-12 19:49:06
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本意是想大概跑一下CNN对掌纹进行识别分类的代码，了解一下流程和框架。基本内容参考基于CNN对掌纹图片进行分类。1-1.RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (32x100820 and 408980x230)1-2 RuntimeError: shape ‘[-1, 72000]’ is invalid for input
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2024-05-27 22:53:39
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## 实现CIFAR-10准确率的流程
在PyTorch中实现CIFAR-10准确率可以分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 导入必要的库和模块 |
| 步骤二 | 加载和准备CIFAR-10数据集 |
| 步骤三 | 构建模型 |
| 步骤四 | 定义损失函数和优化器 |
| 步骤五 | 训练模型 |
| 步骤六 | 评估模型的准确率 |
原创
2023-08-29 13:14:12
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最近在利用DCNN模型训练自己的数据集，利用SS数据集进行测试，做二分类，结果刚开始训练模型的准确率就为1，后面也是这样，主要原因还是数据集打乱的还不够，不能只靠tensorflow的shuffle操作来打乱，最好先打乱顺序后制作好tfrecords文件，再用shuffle函数打乱一次。 主要步骤如下： （1）找到SS标签文件 （2）制作TFRecords文件 （3）开始训练关于制作TFRecor
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2023-09-18 06:24:44
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下载cifar10数据集http://w
原创
2022-11-10 14:33:35
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knn算法是人工智能的基本算法，类似于语言中的"hello world!",python中的机器学习核心模块：Scikit-LearnScikit-learn（sklearn）模块，为Python语言实现机器学习的核心模块，其包含了大量的算法模型函数API，可以让我们很轻松地创建、训练、评估 算法模型。同时该模块也是Python在人工智能（机器学习）领域的基础应用模块。核心依赖模块：NumPy：p
# 如何实现Python训练集的准确率
在数据科学和机器学习中，评估模型性能的一个重要指标是训练集的准确率。准确率可以帮助我们评估模型在训练数据上的表现，理解模型是否过拟合或欠拟合。在这篇文章中，我们将逐步学习如何在Python中实现训练集的准确率，并通过代码示例和图示帮助理解。
## 一、流程概述
首先，我们需要了解实现训练集准确率的基本步骤。以下是这些步骤的概述：
| 步骤 | 说明
代码在kaggle上跑，精度最终为90%输入一张3*227*227的图片，每一层的输出：Co
原创
2023-03-08 15:40:04
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如何用Keras从头开始训练一个在CIFAR10上准确率达到89%的模型CIFAR10 是一个用于图像识别的经典数据集，包含了10个类型的
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2023-06-25 11:56:55
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“ 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%。”前文链接：1. 基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Alexnet网络结构与原理2. 基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Cifar-10数据集分类3. 基于libt
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2024-05-19 10:33:27
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