上一節我們學習了Pytorch優化網絡的基本方法,本節我們將以MNIST數據集為例,通過搭建一個完整的神經網絡,來加深對Pytorch的理解。 一、數據集 MNIST是一個非常經典的數據集,下載鏈接:http://yann.lecun.com/exdb/mnist ...
總結 conv poisson的效果並沒有poisson編碼方式好,可能是最后計算推理值的方式與precise temporal無關。 SNN在使用poisson編碼時防過擬合效果很好,反而在conv poisson編碼時居然會出現過擬合,過擬合的根源恐怕不只會出現在訓練的方式上,在本次實驗中即使是非監督學習在確定的輸入上也出現了過擬合的問題。 網絡的記憶起到了很大的作用,例如所有的 並不一定存儲 ...
2020-09-15 08:16 0 792 推薦指數:
上一節我們學習了Pytorch優化網絡的基本方法,本節我們將以MNIST數據集為例,通過搭建一個完整的神經網絡,來加深對Pytorch的理解。 一、數據集 MNIST是一個非常經典的數據集,下載鏈接:http://yann.lecun.com/exdb/mnist ...
先說我遇到的一個坑,在下載MNIST訓練數據的時候,代碼報錯: urllib.error.URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:748)> ...
Ubuntu14.04+caffe+cuda 環境搭建以及MNIST數據集的訓練與測試 一、ubuntu14.04的安裝: ubuntu的安裝是一件十分簡單的事情,這里給出一個參考教程: http://jingyan.baidu.com/article ...
本次分類問題使用的數據集是MNIST,每個圖像的大小為\(28*28\)。 編寫代碼的步驟如下 載入數據集,分別為訓練集和測試集 讓數據集可以迭代 定義模型,定義損失函數,訓練模型 代碼 輸出如下 ...
案例源碼鏈接 http://studyai.com/pytorch-1.2/beginner/fanshionmnist_tutorial.html PyTorch環境配置,Pycharm使用參考我 ...
@tags caffe 前面根據train_lenet.sh改寫了train_lenet.py后,在根目錄下執行它,得到一系列輸出,內容如下: ...
用tensorflow2.0 版回顧了一下mnist的學習 代碼如下,感覺這個版本下的mnist學習更簡潔,更方便 關於tensorflow的基礎知識,這里就不更新了,用到什么就到網上搜索相關的知識 觀察結果: 可由注釋理解代碼的含義!下一次更新mnist數據集訓練的進階! ...
今天通過論壇偶然知道,在mnist之后,還出現了一個旨在代替經典mnist數據集的Fashion MNIST,同mnist一樣,它也是被用作深度學習程序的“hello world”,而且也是由70k張28*28的圖片組成的,它們也被分為10類,有60k被用作訓練,10k被用作測試。唯一的區別 ...