将AlexNet直接应用于Fashion MNIST的一个问题是,它的图像分辨率($28 \times 28$像素)低于ImageNet图像。 为了解决这个问题,我们将它们增加到 $224 \times 224$(通常来讲这不是一个明智的做法,但我们在这里这样做是为了有效使用AlexNet架构)。 我们使用 `d2l.load_data_fashion_mnist` 函数中的 `resize` 参数执...
#@tab all lr, num_epochs, batch_size = 0.1, 10, 128 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=96) d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr) 小结 “启动” 块等效于具有四条路径的子网。它通过不同窗口形状的卷积层...
Fashion-MNIST数据集中的图像为28*28像素,也就是由784个特征值。Fashion-MNIST数据集一共有十个类别。因此模型需要784个输入,10个输出。假设隐藏单元为256(超参数,可调节)。 树枝990 2020/08/19 6190 深度学习前置知识 正则表达式神经网络serverless 由于单层的感知机模型的表达能力很差,只能表示线性模型,连最简单...
我们将获取并读取Fashion-MNIST数据集的逻辑封装在d2ltorch.load_data_fashion_mnist函数中供后面章节调用。该函数将返回train_iter和test_iter两个变量。随着本书内容的不断深入,我们会进一步改进该函数。它的完整实现将在“深度卷积神经网络(AlexNet)”一节中描述。 最后我们查看读取一遍训练数据需要的时间。 start =...
Charts that are subclasses of the CartesianChart class let you mix different data series in the same chart control. You can create a column chart with a trend line running through it or mix any data series with any other similar series. ...
Mr. Frog learned a basic data structure recently, which is called stack.There are some basic operations of stack: ∙ ∙ PUSH x: put x on the top of the stack, x must be 0 or 1. ∙ ∙ POP: throw the element which is on the top of the stack. ...
我们使用`d2l.load_data_fashion_mnist`函数中的`resize`参数执行此调整。 ```{.python .input} Expand All @@ -258,8 +258,8 @@ d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu()) ## 小结 * AlexNet的结构与LeNet相似,但使用了更多的卷积层和更多的参数来拟合大规模...
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size=batch_size) ``` 虽然CNN 的参数较少,但与类似深度 MLP 相比,它们的计算成本仍然更高,因为每个参数参与更多的乘法。如果您有权访问 GPU,这可能是将其付诸实施以加快培训的好时机。 :begin_tab:`mxnet, pytorch` 为了评估,我们需要对 :num...
将AlexNet直接应用于Fashion MNIST的一个问题是,它的图像分辨率($28 \times 28$像素)低于ImageNet图像。 为了解决这个问题,我们将它们增加到 $224 \times 224$(通常来讲这不是一个明智的做法,但我们在这里这样做是为了有效使用AlexNet架构)。 我们使用 `d2l.load_data_fashion_mnist` 函数中的 `resize` 参数执...
#@tab all batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size=batch_size) 虽然卷积神经网络的参数较少,但与深度的多层感知机相比,它们的计算成本仍然很高,因为每个参数都参与更多的乘法。 通过使用GPU,可以用它加快训练。