目錄 Softmax回歸 損失函數 圖片分類數據集 Softmax回歸從零開始實現 Softmax回歸簡潔實現 QA Softmax回歸 首先簡單理解softmax：就是將一個回歸值轉換成一個概率（也就是把一個實數，定在[0,1.]中 ...

pytorch實現對Fashion-MNIST數據集進行圖像分類 導入所需模塊： 對數據集的操作（讀取數據集）： 由於像素值為0到255的整數，所以剛好是uint8所能表示的范圍，包括transforms.ToTensor()在內的一些關於圖片的函數就默認輸入的是uint8型，若不是 ...

NI-DL 應用框架：圖像分類，目標檢測，分割提取。 底層：TensorFlow，Keras，Cuda，C/C++ 上層：VC++，C#.NET Winform 源碼編譯，支持本地部署，雲部署。 圖像分類：點擊查看 （本文） 目標檢測：點擊查看 圖像分割：點擊查看 ...

基於CNN的CIFAR10圖像分類 完整代碼如下： cifar10教程補充內容 更優選的網絡,類似VGG 這個網絡比前面那個准確率更高一些. 顯示圖片及標簽 顯示一些訓練集中的照片： 顯示預測結果和實際結果： ...

一、前言 1、前廣泛使用的圖像分類數據集之一是 MNIST 數據集，雖然它是很不錯的基准數據集，但按今天的標准，即使是簡單的模型也能達到95%以上的分類准確率，因此不適合區分強模型和弱模型。 2、為了提高難度，我們將在接下來的章節中討論在2017年發布的性質相似但相對復雜 ...

第5章圖像分類的數據集 在我們實際進入到代碼編寫階段來構建分類器之前，我們首先回顧下在本書中用到的數據集。一些數據集可理想的獲得大於95%的准確率，另一些則還在開放研究階段，還有一些是圖像分類競賽的部分數據集。 現在就對這些數據集進行回顧是很重要的，這樣我們就可以在以后的章節中對我們在使用 ...

任務目標 對MNIST手寫數字數據集進行訓練和評估，最終使得模型能夠在測試集上達到\(98\%\)的正確率。（最終本文達到了\(99.36\%\)） 使用的庫的版本： python：3.8.12 pytorch：1.5.1 代碼地址GitHub：https ...

深度學習現在越來越火，也越來越多的研究工作人員用深度學習研究生物醫學圖像。 以上三張圖片是成年人的大腦核磁共振圖像，從左至右分別表示正常人、輕微某病、嚴重某病。 現在我在用深度學習（BP神經網絡、CNN卷積神經網絡、遷移學習等）在研究如何分類。 我會將我的最新研究結果以及使用到的算法通過此博客 ...