【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读 目录【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读前言一、代码框架二、实现代码1.引入包2.设置相关参数3.处理数据集4.构建网络5.训练6.保存模型三、其他 前言最近机器学习在低年级本科生中热度剧增，小编经常看见在自习室里啃相关书籍的小伙伴。但由于缺少经验指导，也许原理清楚了，但是由于很多书中对细节上的函数等等介绍不多，很多
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2024-03-21 20:14:08
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总线型：成本低，安装方便。某个站点出现故障不会影响整个网络，传输介质故障系统就会瘫痪。使用共享带宽的方式。环形：安装容易，容量有限的。（不推荐）星型和树形是使用较多的。双绞线有效传输距离是100m
原创
2017-10-18 18:57:51
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2016年Google DeepMind提出了Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning，采用优势函数advantage function，使Dueling DQN在只收集一个离散动作的数据后，能够更加准确的去估算Q值，选择更加合适的动作。Double DQN，通过目标Q值选择的动作来选择目标Q值，从而消除Q值过高估计
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原创
2022-03-24 10:38:02
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按覆盖范围分：局域网（LAN）-----范围：几十米~几千米;容量：几台~几千台计算机城域网（MAN）-----包含多个局域网广域网（WAN）--------就是平时的Internet按拓扑结构分：总线型（共享带宽的方式）环型（单一，已被淘汰）星型树型按传输介质分：A、双较线：包括直通线，交叉线，全反线（console线）。双胶线有效传输距离只有100米。B、同轴电缆：制作成本高，目前很少使用，电
原创
2018-06-01 15:04:16
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1、按地域范围可分为局域网、城域网和广城网3类。22、按拓扑结构可分为总线、星状、环状、网状等。33、按交换方式可分为电路交换网、分组交换网、帧中继交换网、信元交换网等。44、按网络协议可分为采用TCP/IP，SNA，SPX/IPX，AppleTALK等协议的网络。55、按应用规模。可分为INtranet、Extranet等。END
原创
2020-04-03 16:56:25
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至今了解到的。。。 1、最大流 2、最小费用最大流 3、多源多汇问题 （建立超级源 ss和超级汇tt ， 然后从ss向每个源引一条有向弧，容量为无穷大，每个汇向tt引一条弧，容量为无穷大即可 ） 4、结点容量 （每个结点都有一个允许通过的最大流量） （把每个原始节点u分裂成两个u1和u2，中间连接一
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2018-06-19 17:34:00
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可分为如下：网络攻击，程序网络攻击，异常流量，威胁情报等。如下图
原创
2022-09-20 17:02:46
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OSPF（Open Shortest Path First）是一种开放式路由协议，用于在IP网络中选择最佳路径。在OSPF网络中，路由器之间通过发送HELLO消息来建立邻居关系，并通过LSA（链路状态广告）来交换路由信息。在OSPF网络中，可以根据其功能和位置将网络分类为不同的区域。
首先，OSPF网络可以分为单区域和多区域网络。在单区域网络中，所有的路由器都属于同一个OSPF区域，而在多区域网
原创
2024-02-29 11:47:45
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按照地理覆盖范围：1、局域网（LAN）：覆盖范围较小，一般小于10km的范围，如我们的家庭网络就是一个小型的局域网。 2、城域网（MAN）：覆盖范围比局域网要大，一般在10~100km，覆盖一个城市。 3、广域网（WAN）：不同城市，甚至全国、全球，英特网就是典型的广域网。 覆盖范围：局域网 < 城域网 < 广域网按照拓扑结构：···网络的拓扑结构是指网络中通信线路和站点(计算机或设备
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2024-02-28 08:09:16
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前言传统机器学习中两大经典任务就是回归与分类。分类在深度学习中也很常见，令我印象最深的是图像分类。当然，在NLP中，分类也无处不在。从RNN与其变体，到Transformer、Bert等预训练模型，只要涉及到在词表中挑选单词，就可以使用分类任务的思路来解决。在深度学习模型中，区分回归还是分类，往往只需要看最后一层的激活函数以及损失函数。这里有一个定式：凡是采用就一定是在分类。本文主要对这个组合的梯
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2024-05-22 21:17:41
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1．从网络的交换功能进行分类。常用的交换方法有：①电路交换；②报文交换：②分组交换；④混合交换（混合交换是指在一个数据网中同时采用电路交换和分组交换）。2．从网络的作用范围进行分类从网络的作用范围分类，可以分为：①局域网；②广域网；③城域网。广城网WAN(Wide Area Network)的作用范围通常为几十到几千公里。广域网有时也称为远程网(Long haul network)。
局域网LA
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2023-08-02 18:22:41
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网络的分类：按覆盖范围，按拓扑结构，按传输介质，服务方式分－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－—————————————————按覆盖范围：局域网（Local Area Network,LAN），几十米到几千米小范围。
原创
2009-12-05 23:25:12
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目录1.数据集准备2.模型3.训练4.测试1.数据集准备数据集中有四种天气图像，每一类都有10000张图片，将其分好类放在不同的文件夹下。建立image文件夹如下：spilit_data.py：划分给定的数据集为训练集和测试集import os
from shutil import copy, rmtree
import random
def mk_file(file_path: str)
AlexNet更深的网络结构使用层叠的卷积层，即卷积层+卷积层+池化层来提取图像的特征使用Dropout抑制过拟合使用数据增强Data Augmentation抑制过拟合使用Relu替换之前的sigmoid的作为激活函数多GPU训练卷积层C1 该层的处理流程是： 卷积-->ReLU-->池化-->归一化。卷积层C2 该层的处理流程是：卷积-->ReLU-->池化--&
Pytorch搭建网络模型-ResNet一、ResNet的两个结构首先来看一下ResNet和一般卷积网络结构上的差异：图中上面一部分就是ResNet34的网络结构图，下面可以理解为一个含有34层卷积层的CNN，它们的差异就在于是否存在箭头。而这个箭头就是ResNet的特殊结构之一：shortcut（Residual的组成部分）；另一个结构就是Batch Normalization(BN，批量归一化
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2023-09-27 08:14:50
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文章目录6 分类任务6.1 前置知识6.1.1 分类6.1.2 分类的网络6.2 动手6.2.1 读取数据6.2.2 functional模块6.2.3 继续搭建分类神经网络6.2.4 继续简化6.2.5 训练模型6.3 暂退法6.3.1 重新看待过拟合问题6.3.2 在稳健性中加入扰动6.3.3 暂退法实际的实现6.4 后话 6 分类任务在这一讲中，我们打算探讨一下神经网络中是如何处理分类任务
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2023-10-14 10:38:02
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图像分类1原理2数据集2.1MNIST2.2fashion-MNIST2.3CIFAR-102.4CIFAR-1002.5Image Net3 常见网络4评价指标4.1准确率4.2top5错误率4.3模型存储大小4.4处理速度（时间）5接下来要完成的 在此表示感谢！！！ 1原理图像分类就是给一幅图像说出它的类别。 图像分类的主要过程包括图像预处理、特征提取和分类器设计。图像预处理包括图像滤波
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2024-03-08 22:10:32
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主要讲Spark ML中关于分类算法的实现。示例的算法Demo包含：LR、DT、RF、GBTs、多层感知器、线性支持向量机、One-vs-Rest分类器以及NB等。 文章目录1. Logistic regression1.1 二分类LR1.2 多分类LR2. 决策树分类器3. 随机森林分类器4. 梯度提升树分类器5. 多层感知器分类器6. 线性支持向量机7. One-vs-Rest分类器8. 朴素
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2024-01-08 17:17:37
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神经网络学习小记录59——Pytorch搭建常见分类网络平台（VGG16、MobileNetV2、ResNet50）学习前言源码下载分类网络的常见形式分类网络介绍1、VGG16网络介绍2、MobilenetV2网络介绍3、ResNet50网络介绍a、什么是残差网络b、什么是ResNet50模型分类网络的训练1、LOSS介绍2、利用分类网络进行训练a、数据集的准备b、数据集的处理c、开始网络训练
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2023-09-15 23:19:50
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