cifar100_testing=torchvision.datasets.CIFAR100(root=CIFAR_PATH, train=False, download=True, transform=transform_test) testloader=torch.utils.data.DataLoader(cifar100_testing, batch_size=100, shuffle=False, num_workers=num_workers) returntrainloader,testloader...
该数据集包含了50000个训练图像和10000个测试图像,每个图像的尺寸为32x32像素。图像被分为100个不同的类别,每个类别包含500个训练图像和100个测试图像。这使得CIFAR-100数据集成为一个非常有挑战性的图像分类任务。 为了处理CIFAR-100数据集,我们可以使用卷积神经网络(CNN)这样的深度学习模型。CNN是一种专门用于图像...
使用CIFAR100数据集,基于ResNet网络实现图像分类 一、实验目的 了解飞浆平台,并通过实操加深对图像分类的理解,同时巩固实训课上学到的深度学习的知识、体会机器学习的魅力。本实验使用的是CIFAR100数据集,基于ResNet网络实现的图像分类。 二、实验原理 1、ResNet网络 (1)残差学习 若将输入设为X,将某一有参网络层设...
直接使用上一章CIFAR100数据集获取的方法。 importtensorflow_datasetsastfdsimportjaximportsys sys.path.append("../50/")importResNetdefsetup():(trains,tests),metas=tfds.load(name="cifar100",data_dir="/tmp/",split=[tfds.Split.TRAIN,tfds.Split.TEST],with_info=True,batch_size=-1)trains=tfds.a...
在本文中，设计了一种重新加权的方案，利用每个类的有效样本数来重新平衡损失，称为类别平衡损失。使用...
使用CIFAR100 数据集,基于 MobileNet 网络实现图像分类 - 飞桨AI Studio
QQ阅读提供深度学习案例精粹:基于TensorFlow与Keras,3.2.4 使用ResNet对CIFAR-100数据集进行分类在线阅读服务,想看深度学习案例精粹:基于TensorFlow与Keras最新章节,欢迎关注QQ阅读深度学习案例精粹:基于TensorFlow与Keras频道,第一时间阅读深度学习案例精粹:基于Tensor
QQ阅读提供谷歌JAX深度学习从零开始学,11.2.4 使用ResNet对CIFAR100数据集进行分类在线阅读服务,想看谷歌JAX深度学习从零开始学最新章节,欢迎关注QQ阅读谷歌JAX深度学习从零开始学频道,第一时间阅读谷歌JAX深度学习从零开始学最新章节!
output_cifar100.gif test.py work_01_gif.py Repository files navigation README CenterLoss实现 以MNIST数据集为例,分类模型采用交叉熵损失函数,距离损失使用不带根号版的CenterLoss,收敛速度极快 参考文章:史上最全MNIST系列(三)——Centerloss在MNIST上的Pytorch实现(可视化) V1.0 中心损失(取消根号版) ...