cifar100数据集分类 / 张生荣

PyTorch 如何将CIFAR100数据按类标归类保存

few-shot learning的采样 Few-shot learning 基于任务对模型进行训练,在N-way-K-shot中,一个任务中的meta-training中含有N类,每一类抽取K个样本 ...

一.knn算法描述 1.基本概述 knn算法,又叫k-近邻算法.属于一个分类算法,主要思想如下: 一个样本在特征空间中的k个最近邻的样本中的大多数都属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.其中k表示最 ...

利用TensorFlow实现<神经网络与机器学习>一书中4.7模式分类练习具体问题是将如下图所示双月牙数据集分类. 使用到的工具: python3.5 tensorflow1.2. ...

以读取VOC2012语义分割数据集为例,具体见代码注释: VocDataset.py from PIL import Image import torch import torch.utils.dat ...

目录 1.dataset.py(先看代码的总体流程再看介绍) 2.network.py 3.train.py 4.结果与总结本文是使用pycharm下的pytorch框架编写一个训练本地数据集的Re ...

一.KNN概述简单来说,K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定缺点:计算复杂度高.空间复杂度高适用数据范围:数值型和标称2型工作原理 ...

目录一.案例场景二.初步方案三.优化方案一.案例场景字段login_place,一共267725行记录,随机15条记录如下: 后续数据分析工作需要用到地理维度进行分析,所以需要把logi ...

[人工智能项目]MNIST手写体识别实验及分析 1.实验内容简述 1.1 实验环境本实验采用的软硬件实验环境如表所示: 在Windows操作系统下,采用基于Tensorflow的Keras的深度学习 ...

目录 1.双向RNN 2.堆叠的双向RNN 3.双向LSTM实现MNIST数据集分类 1.双向RNN 双向RNN(Bidirectional RNN)的结构如下图所示. 双向的 RNN 是同时考虑“过 ...

步骤如下: 1.使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集. 2.定义网络 3.定义损失函数和优化器 4.训练网络并更新网络参数 5.测试网络运行环境: windows+pytho ...

目录一.XGBoost 1 XGBoost的优点 2 XGBoost的缺点二.实现过程 1 数据集 2 实现三.Keys XGBoost的重要参数一.XGBoost XGBoost并不是一种模 ...

目录一.实现过程 0.导包 1.准备数据 2.设计模型 3.构造损失函数和优化器 4.训练和测试二.参考文献一.实现过程本文对经典手写数字数据集进行多分类,损失函数采用交叉熵,激活函数采用Re ...

目录什么是AlexNet模型训练前准备 1.数据集处理 2.创建Keras的AlexNet模型开始训练 1.训练的主函数 2.Keras数据生成器 3.主训练函数全部代码训练结果最近在做实验 ...

torchvision包包含了目前流行的数据集,模型结构和常用的图片转换工具. torchvision.datasets中包含了以下数据集 MNIST COCO(用于图像标注和目标检测)(Capti ...

pytorch 在torchvision包里面有很多的的打包好的数据集,例如minist,Imagenet-12,CIFAR10 和CIFAR100.在torchvision的dataset包里面,用 ...

在<python深度学习>这本书中. 一.21页mnist十分类导入数据集 from keras.datasets import mnist (train_images, train_l ...

本文实例讲述了PHP无限极分类函数的实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在开发程序的时候,有时候,我们需要获取所有栏目(包括一级栏目.二级栏目.三级栏目等等),并按照父子关系形成树型结构.可以 ...

概率论啊概率论,差不多忘完了. 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯 1. 概述贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类.本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础--贝叶 ...

决策树通常在机器学习中用于分类. 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值缺失不敏感,可以处理不相关特征数据. 缺点:可能会产生过度匹配问题. 适用数据类型:数值型和标称型. 1.信息增益划 ...

朴素贝叶斯估计朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立分布假设的分类方法.首先根据特征条件独立的假设学习输入/输出的联合概率分布,然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出 ...

决策树之CART(分类回归树)详解,具体内容如下 1.CART分类回归树简介 CART分类回归树是一种典型的二叉决策树,可以处理连续型变量和离散型变量.如果待预测分类是离散型数据,则CART生成分 ...