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ModelTop-1 error (vs. original)Top-5 error (vs. original) AlexNet_cvgj39.9%(vs. 42.6%)18.1%(vs. 19.6%) VGG19_cvgj26.9%(vs. 28.7%)8.8%(vs. 9.9%) ResNet10_cvgj36.1%14.8% ResNet50_cvgj24.6%(vs. 24.7%)7.6%(vs. 7.8%) ...
liuyuemaicha/cnn_modelgithub.com/liuyuemaicha/cnn_model github代码依赖: python 2.7, Pytorch 0.3.1 1 LeNet LeNet虽然不是CNN的起点,但却是后来CNN兴起的标志模型。LeNet-5是1998年YannLeCun设计用于手写数字识别的模型。 图1.1:LeNet-5网络结构 图1.2:LeNet-5网络结构 在当年神经网络还是MLP(Multilay...
GitHub地址:https://github.com/liuyuemaicha/cnn_model GitHub代码依赖:python 2.7, Pytorch 0.3.1
同样,新的 GRN 层对监督设置下的性能影响也相当小。然而,两者的结合使微调性能得到了明显的改善。这支持了前面提到的模型和学习框架应该一起考虑(both the model and learning framework should be considered together)的想法,特别是在涉及到自监督学习时。
model.py 定义了训练代码 data.py 定义了数据预处理操作 data_set 存放了测试数据集合. polarity.neg 是负面情感文本, polarity.pos 是正面情感文本 train-eval.sh 执行脚本 3.代码地址 项目地址 部分代码参考了此处代码 4.训练效果说明: 图三:训练效果展示 ...
model.summary() 如上所示,我们具有三个卷积层,其后是MaxPooling层,两个全连接层和一个最终输出全连接层。 我们需要训练和拟合模型。因此,首先运行模型,然后才能得到特征图。只不过,在这里不演示这部分过程。 要生成特征图,需要用到model.layersAPI,接下来了解如何访问CNN中间层。 获取CNN网络层的名称 layer_names...
faster_rcnn (model.FasterRCNN): A Faster R-CNN model that is going to be trained. """ def __init__(self, faster_rcnn): super(FasterRCNNTrainer, self).__init__() self.faster_rcnn = faster_rcnn self.rpn_sigma = opt.rpn_sigma ...
batch_size = 64epochs = 5history = model.fit(x_train, y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(x_test, y_test),shuffle=True) 模型评估:测试集accuracy:0.716,可见训练/测试集整体的准确率都不太高(欠拟合),可以增加epoch数、模型调优验证效果。
buildTest01Implementation("com.github.bumptech.glide:glide:4.11.0") buildTest02Implementation("org.greenrobot:eventbus:3.0.0") //所有产品都需要的sdk继续用 implementation 1. 2. 3. 这样构建完buildTest01时,buildTest01中就不会有eventbus sdk ...