CIFAR-10是一个用于图像识别的10分类彩色数据集,每张图片32x32的像素,每种对应有6000张图片,共60000张的数据中50000张训练集和10000张测试集 The CIFAR-10 dataset consists of 60000 32x32 colour images in 10 classes, with 6000 images per class. There are 50000 training images and 10000 test images. T...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的参数共享是指在网络的不同位置使用相同的参数(权重和偏置)来处理输入数据的不同区域,这是卷积层的一个重要特点。 具体来说,卷积操作在处理输入数据时,会使用一个称为卷积核(filter)的小窗口,通过与输入数据的局部区域进行卷积运算来提取特征。而在整个输入数据上,使...
VGGNet(Visual Geometry Group Network)是由牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的深度卷积神经网络架构,它在2014年的ImageNet图像分类挑战中取得了优异的成绩。VGGNet之所以著名,一方面是因为其简洁而高效的网络结构,另一方面是因为它通过深度堆叠的方式展示了深度卷积神经网络的强大能力。 VGGNet探索了卷积神经...
LeNet-5网络地总体结构如下,详细请参考上方地链接。 1. Cifar-10数据集介绍 Cifar-10是一个专门用于测试图像分类的公开数据集,其包含的彩色图像分为10种类型:飞机、轿车、鸟、猫、鹿、狗、蛙、马、船、货车。且这10种类型图像的标签依次为0、1、2、3、4、5、6、7、8、9。 该数据集分为Python、Matlab、...
importtensorflow as tffromtensorflow.kerasimportdatasets ,layers ,modelsimportmatplotlib.pyplot as plt#load and normalize the data(x_train, y_train), (x_test, y_test) =datasets.cifar10.load_data() num_classes= 10x_train= x_train.astype('float32')/255x_test= x_test.astype('float32')/...
cifar10_test是CNN的代码,代码是对原来官方的代码进行了修改,我对其中模型的各个层数添加了代码的注释,方便阅读与理解CNN层数的变化,并且我添加了一个卷积层与池化层。 #!D:/workplace/python # -*- coding: utf-8 -*- # @File : cifar10_test.py ...
搭建简单的卷积神经网络实现 Cifar-10 数据集分类 1. 数据集概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题,其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类,这些图像涵盖了10个类别: 飞机, 汽车, 鸟, 猫, 鹿, 狗, 青蛙, 马, 船以及卡车。 ...
写一个类,处理数据。这个类实现了独热标签、返回指定数量训练集、返回测试集 classCifar:def__init__(self, onehot = False):self.debug =Falseself.onehot= onehot self.CIFAR ='./CIFAR/10/'self.current_batch_lib =1self.current_batch_idx_start =0self.label_name = np.load(self.CIFAR +"batche...
CIFAR-10图像分类案例的TensorFlow卷积神经网络实现 不干涩地讲深层次理论和算法,也不是纯粹介绍TensorFlow的编程。而是针对大多数潜在学员的特点(有基本的编程能力,对开发人工智能应用感兴趣,学过一些基本概率统计和线性代数,但谈不上有深厚的数学功底和人工智能理论
[179] 卷积神经网络的基本结构(上) 881播放 07:11 [180] 卷积神经网络的基本结构(下) 852播放 07:14 [181] 卷积神经网络的基本结构 830播放 06:27 [182] TensorFlow对卷积神经网络... 1286播放 05:04 [183] CIFAR-10图像分类案例的Te... 828播放 06:52 [184] CIFAR-10图像分类案例的Te......