如果你真的需要使用28×28灰度图像数据集,那么可以看看notMNIST数据集和一个MNIST-like fashion product数据集(一个非常有趣的数据集,也是10分类问题,不过是时尚相关的)。 notMNIST数据集:http://yaroslavvb.blogspot.com/2011/09/notmnist-dataset.html MNIST-like fashion product数据集:https://github.com/zalan...
本示例教程将会演示如何使用飞桨的卷积神经网络来完成图像分类任务。这是一个较为简单的示例,将会使用一个由三个卷积层组成的网络完成cifar10数据集的图像分类任务。 - 飞桨AI Studio
在ASLAN上我的KNN和knnclassify识别率完全一样(2)极其重要注意点:倒数第四行程序不要用Result(i) = ind;这对Yale等标号依次为1,2,3等没问题。对二分类1和-1就有问题。SRC_QC和SRC_QC2也是类似的,倒数第三行不能用Result(i) = index, 要用Result(i) = classLabel(index); 原来只修改了这一处,其实S...
最受人关注的就是训练图像分类模型在CIFAR10上达到94%的测试精确度,在ImageNet上达到93%、top5的成绩。图像分类是深度学习研究的热门领域,但是训练速度仍需要数小时。 到了四月份,挑战赛接近尾声,CIFAR10上最快的单个GPU训练速度来自fast.ai的一名学生Ben Johnson,他在不到6分钟(341秒)的时间里训练出了94%的精确...
在cifar-10数据集上使用Keras实现AlexNet的精度较低可能是由于以下几个原因: 1. 数据集大小:cifar-10数据集相对较小,仅包含10个类别的图像,每个类别仅有约6,000张训练...
一个良好的数据集——用于图像分类的CIFAR-10 许多关于深度学习的图像分类的介绍都是从MNIST开始的,MNIST是一个手写数字的标准数据集。它不仅不会产生令人感叹的效果或展示深度学习的优点,而且它也可以用浅层机器学习技术解决。在这种情况下,普通的K近邻(KNN)算法会产生超过97%的精度(甚至在数据预处理的情况下达到99...
一个良好的数据集——用于图像分类的CIFAR-10 许多关于深度学习的图像分类的介绍都是从MNIST开始的,MNIST是一个手写数字的标准数据集。它不仅不会产生令人感叹的效果或展示深度学习的优点,而且它也可以用浅层机器学习技术解决。在这种情况下,普通的K近邻(KNN)算法会产生超过97%的精度(甚至在数据预处理的情况下达到99...
# 初始化数据通道 images, targets = input_pipeline(batch_size, train_logical=True) # Get batch test images and targets from pipline test_images, test_targets = input_pipeline(batch_size, train_logical=False) # Declare Model # 声明模型 print('Creating the CIFAR10 Model.') with tf.variable...
一个良好的数据集——用于图像分类的CIFAR-10 许多关于深度学习的图像分类的介绍都是从MNIST开始的,MNIST是一个手写数字的标准数据集。它不仅不会产生令人感叹的效果或展示深度学习的优点,而且它也可以用浅层机器学习技术解决。在这种情况下,普通的K近邻(KNN)算法会产生超过97%的精度(甚至在数据预处理的情况下达到99...