卷积神经网络(CNN) 具体解释见文章 以下是代码实现: 1. 加载数据 PyTorch里包含了 MNIST, CIFAR10 等常用数据集,调用 torchvision.datasets 即可把这些数据由远程下载到本地,下面给出MNIST的使用方法 ...
任务目标 对MNIST手写数字数据集进行训练和评估,最终使得模型能够在测试集上达到 的正确率。 最终本文达到了 . 使用的库的版本: python: . . pytorch: . . 代码地址GitHub:https: github.com xiaohuiduan deeplearning study tree main 手写数字识别 数据集介绍 MNIST数字数据集来自MNIST handwri ...
2022-03-18 22:26 1 5714 推荐指数:
卷积神经网络(CNN) 具体解释见文章 以下是代码实现: 1. 加载数据 PyTorch里包含了 MNIST, CIFAR10 等常用数据集,调用 torchvision.datasets 即可把这些数据由远程下载到本地,下面给出MNIST的使用方法 ...
基准数据集 深度学习中经常会使用一些基准数据集进行一些测试。其中 MNIST, Cifar 10, cifar100, Fashion-MNIST 数据集常常被人们拿来当作练手的数据集。为了方便,诸如 Keras、MXNet、Tensorflow 都封装了自己的基础数据集,如 MNIST ...
pytorch实现对Fashion-MNIST数据集进行图像分类 导入所需模块: 对数据集的操作(读取数据集): 由于像素值为0到255的整数,所以刚好是uint8所能表示的范围,包括transforms.ToTensor()在内的一些关于图片的函数就默认输入的是uint8型,若不是 ...
一 数据预处理 训练数据集和验证数据集分别为train.csv和test.csv。数据集下载地址:http://pan.baidu.com/s/1eQyIvZG 要分别对训练数据集和验证数据集进行分析,分析其内部数据的特征,下面分别对两个数据集进行处理: 1.1 训练数据集处理 ...
近年来,深度学习在遥感影像地物分类中取得了一系列显著的效果。CNN可以很好的获取影像纹理信息,捕捉像素与像素之间的空间特征,因此,一个训练好的深度学习模型在地物提取中具有很大的优势。但模型的训练却是一个很繁琐的任务,需要人工准备数据集,贴标签,训练模型等。本文将以sar影像为例实现冰水二分类 ...
一、二次代价函数 1. 形式: 其中,C为代价函数,X表示样本,Y表示实际值,a表示输出值,n为样本总数 2. 利用梯度下降法调整权值参数大小,推导过程如下图所示: 根据结果可得 ...
一、KNN算法的介绍 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法之一,理论上比较成熟。KNN算法首先将待分类样本表达成和训练样本一致的特征向量;然后根据距离计算待测试样本和每个训练样本的距离,选择距离最小的K个样本作为近邻样本;最后根据K个近邻样本 ...
介绍 在学习机器学习的时候,首当其冲的就是准备一份通用的数据集,方便与其他的算法进行比较。在这里,我写了一个用于加载MNIST数据集的方法,并将其进行封装,主要用于将MNIST数据集转换成numpy.array()格式的训练数据。直接下面看下面的代码吧(主要还是如何用python去读取 ...