需要说明的是,提取出的文件数据格式为[-1,3072],因此需要重新对数据维度进行调整,使之适用于模型的输入。 7.2.2 基于ResNet的CIFAR-10数据集分类 前面对ResNet模型以及CIFAR-10数据集进行了介绍,本小节开始使用前面定义的ResNet模型进行分类任务。 7.2.1节已经介绍了CIFAR-10数据集的基本构成,并讲解了ResNet的基...
这个输入文件的行、列,分别指代样本名称以及特征名称。如果是进行百万张图片的分类,每个图片都有数以百万计的特征,我们将拿到一个 百万样本 x 百万特征 的巨型矩阵。传统的机器学习方法拿到这个矩阵时,受限于计算机内存大小的限制,通常是无从下手的。也就是说,传统机器学习方法,除了在多数情况下不会自动产生这么多...
一、概述 CIFAR-10是一个比较经典的数据集,主要用于图像分类; 该数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10个类,每类6000张图。这里面有50000张用于训练,构成了5个训练批,每一批10000张图;另外10000用于测试,单独构成一批。 测试批的数据里,取自10类中的每一类,每一类随机取1000张。抽剩下的就随机...
“上篇文章我们讲了Alexnet神经网络的结构与原理,我们知道该网络主要由5个卷积层、3个池化层、3个Affine层和1个Softmax层构成。本文我们将基于libtorch来实现该网络,并对Cifar-10数据进行训练、分类。” 由于原Alexnet网络的输入是3通道227*227图像,而Cifar-10数据集是3通道的32*32图像,如果直接输入3*32*32的图像...
CIFAR-10数据集由60000张3×32×32的 RGB 彩色图片构成,共10个分类。50000张训练,10000张测试(交叉验证)。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,是非常经典和常用的数据集。 这个数据集网上可以下载,我直接给大家下好了,放在云盘里,需要的自行领取。
CIFAR-10数据集由60000张3×32×32的 RGB 彩色图片构成,共10个分类。50000张训练,10000张测试(交叉验证)。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,是非常经典和常用的数据集。 这个数据集网上可以下载,我直接给大家下好了,放在云盘里,需要的自行领取。
本篇使用一个经典的数据集cifar-10进行分类任务。该数据集包括60000张32 x 32的彩色图像,其中训练集50000张,测试集10000张。cifar-10一共标注为10类,每一类图片6000张。这10类分别是airplane(飞机),automobile(汽车),bird(鸟),cat(猫),deer(鹿),dog(狗),frog(青蛙),horse(马),ship(船)和truck(卡车),其中...
在上一次的测试中,我们按照官方给的流程,使用EasyDL快速实现了一个具有性别检测功能的人脸识别系统,那么今天,我们将要试一下通过Paddlepaddle从零开始,训练一个自己的多分类模型,并进行嵌入式部署。 整个训练过程和模型在:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/61103 下面详细介绍模型训练的过程. 数据集准...
keras实战项目——CIFAR-10 图像分类 大数据挖掘DT机器学习 公众号: datayx 我们可以简单的将深度神经网络的模块,分成以下的三个部分,即深度神经网络上游的基于生成器的 输入模块,深度神经网络本身,以及深度神经网络下游基于批量梯度下降算法的 凸优化模块:
【Paddle实战】使用Paddle实现CIFAR10分类一、项目介绍 在学习深度学习时,在理论学习完成后,通常不知道该如何使用框架。本项目旨在让大家通过CIFAR10 ,快速上手Paddle框架,熟练的去使用高层API。本文不会过多介绍深度学习的理论,直接从代码层面来实现全连接层、激活函数和优化器。1.1...