使用卷积神经网络对CIFAR-10数据集进行分类 2.CIFAR-10数据集 2.1 下载CIFAR-10数据集 import urllib.request import os import tarfile import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" print(tf.__version__) print(tf.test.is_gpu_available()) # 下载 url = 'https://www.cs.toronto.edu/~...
前面我们用TensorFlow2.0种的keras框架建立了简单的神经网络对MNIST数据集进行分类,这次我们使用卷积神经网络对CIFAR10 数据集进行分类 CIFAR10 数据集包含 10 类,共 60000 张彩色图片,每类图片有 6000 张。此数据集中 50000 个样例被作为训练集,剩余 10000 个样例作为测试集。 这次我们继续使用TensorFlow2.0里的高级AP...
这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体,而且应用于多分类(姊妹数据集Cifar-100达到100类,ILSVRC比赛则是1000类)。 图4.1.1 部分Cifar-10数据集 可以看到,同已经成熟的人脸识别相比,普适物体识别挑战巨大,数据中含有大量特征、噪声,识别物体比例不一。因而,Cifar-10 相对于传统图像识别数据集是相当有挑战...
在我们的实验中,我们使用图像数据集(SVHN 和 CIFAR10)和几种具有不同深度的 DNN 架构(ResNet、DenseNet、VGG)来评估我们的方法。我们的结果表明,所提出的方法使我们能够降低平均推理计算成本,并进一步控制模型准确性和计算成本之间的权衡。文章链接:链接 #推理优化 #早期退出 #联合训练 发布于 2025-01-08 08:...
使用卷积神经网络对CIFAR-10数据集进行分类 2.CIFAR-10数据集 2.1 下载CIFAR-10数据集 import urllib.request import os import tarfile import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" print(tf.__version__) print(tf.test.is_gpu_available()) ...