自从上个月准确率达到0.744后,尝试了很多方法都没有进一步提高。 今天使用 Hinton 15年提出的知识蒸馏方法,用上一次训练的模型作为教师模型,训练同一个神经网络,准确率直接飙升1.5个百分点,达到了0.7593,差万分之七不到0.76。 从找到的资料来看,MobileNet、ShuffleNet等几个5、6年前的经典模型在cifar-100上的准确率...
时隔一年,自创网络的cifar100准确率又提高了0.59个百分点,达到了0.7159(Top1 Err 28.41%) 顽石 软件工程师参数量900K的纯卷积网络。编辑于 2024-12-27 23:11・IP 属地北京 深度学习(Deep Learning) 赞同添加评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
cifar100图像分类训练出来的准确率为什么都很低,作者| ChrisFotache如果你刚刚开始使用PyTorch并想学习如何进行基本的图像分类,那么你可以参考本教程。它将介绍如何组织训练数据,使用预训练神经网络训练模型,然后预测其他图像。为此,我将使用由Google地图中的地图
ParNet在ImageNet上准确率超过80%、在CIFAR10上超过 96%、在CIFAR100上top-1准确率 达到了81%，另外在MS-COCO上实现了48%的AP。 他们是如何在网络这么“浅”的情况下做到的？ 并行子网提升性能 ParNet 中的一个关键设计选择是使用并行子网，不是按顺序排列层，而是在并行子网中排列层。 ParNet由处理不同分辨...
作者报告了在 AFHQ 数据集、Four Shapes、MNIST 和 CIFAR10 的结果，在所有任务上都实现了 100% 的准确率。MNIST 被认为是机器学习的 Hello World，是大家入门时都会用到的数据集，其包含 7 万张手写数字图像，其中 6 万张用于训练，1 万用于测试。MNIST 中的图像是灰度的，分辨率仅 28×28 像素。尽管问题「...
在论文中的数据集准确率问题上，例如cifar10、mnist、cifar100、svhn，一般情况下，需额外应用1-2项技术以达到论文宣称的识别率。--- 关于数据集准确率的提升，实践中遇到未能达到预期结果的情况时，常常与学习过程的优化问题相关。一个常见问题是学习率调整不当。学习率若收缩过快，可能导致模型未充分探...
基于TensorFlow2利用ResNet18+SENet 实现cifar10分类 training准确率95.66%,test准确率90.77%点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 Hadoop-v3.4.0-on-Riscv64 2025-02-13 19:37:46 积分:1 hadoop-study 2025-02-13 19:37:02 积分:1 ...
CIFAR-10数据集,用于机器学习深度学习等算法的图像多分类训练 (0)踩踩(0) 所需:9积分 Unity游戏开发的快速开放框架-FlashUnity.zip 2025-02-07 18:18:52 积分:1 基于matlab的图像分割.zip 2025-02-07 12:07:17 积分:1 Python 简单的学生管理系统,使用pymysql连接MySQL数据库(含完整的程序和代码详解) ...
研究人员使用一个封闭式方程来计算可能的最佳比例因子。最终实现的分类结果在 CPU 上的执行速度比其他方法快几个数量级。作者报告了在 AFHQ 数据集、Four Shapes、MNIST 和 CIFAR10 的结果,在所有任务上都实现了 100% 的准确率。 MNIST 被认为是机器学习的 Hello World,是大家入门时都会用到的数据集,其包含 7 ...