卷積神經網絡(CNN) 具體解釋見文章 以下是代碼實現: 1. 加載數據 PyTorch里包含了 MNIST, CIFAR10 等常用數據集,調用 torchvision.datasets 即可把這些數據由遠程下載到本地,下面給出MNIST的使用方法 ...
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 的正確率。 最終本文達到了 . 使用的庫的版本: python: . . pytorch: . . 代碼地址GitHub:https: github.com xiaohuiduan deeplearning study tree main 手寫數字識別 數據集介紹 MNIST數字數據集來自MNIST handwri ...
2022-03-18 22:26 1 5714 推薦指數:
卷積神經網絡(CNN) 具體解釋見文章 以下是代碼實現: 1. 加載數據 PyTorch里包含了 MNIST, CIFAR10 等常用數據集,調用 torchvision.datasets 即可把這些數據由遠程下載到本地,下面給出MNIST的使用方法 ...
基准數據集 深度學習中經常會使用一些基准數據集進行一些測試。其中 MNIST, Cifar 10, cifar100, Fashion-MNIST 數據集常常被人們拿來當作練手的數據集。為了方便,諸如 Keras、MXNet、Tensorflow 都封裝了自己的基礎數據集,如 MNIST ...
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 ...
一 數據預處理 訓練數據集和驗證數據集分別為train.csv和test.csv。數據集下載地址:http://pan.baidu.com/s/1eQyIvZG 要分別對訓練數據集和驗證數據集進行分析,分析其內部數據的特征,下面分別對兩個數據集進行處理: 1.1 訓練數據集處理 ...
近年來,深度學習在遙感影像地物分類中取得了一系列顯著的效果。CNN可以很好的獲取影像紋理信息,捕捉像素與像素之間的空間特征,因此,一個訓練好的深度學習模型在地物提取中具有很大的優勢。但模型的訓練卻是一個很繁瑣的任務,需要人工准備數據集,貼標簽,訓練模型等。本文將以sar影像為例實現冰水二分類 ...
一、二次代價函數 1. 形式: 其中,C為代價函數,X表示樣本,Y表示實際值,a表示輸出值,n為樣本總數 2. 利用梯度下降法調整權值參數大小,推導過程如下圖所示: 根據結果可得 ...
一、KNN算法的介紹 K最近鄰(k-Nearest Neighbor,KNN)分類算法是最簡單的機器學習算法之一,理論上比較成熟。KNN算法首先將待分類樣本表達成和訓練樣本一致的特征向量;然后根據距離計算待測試樣本和每個訓練樣本的距離,選擇距離最小的K個樣本作為近鄰樣本;最后根據K個近鄰樣本 ...
介紹 在學習機器學習的時候,首當其沖的就是准備一份通用的數據集,方便與其他的算法進行比較。在這里,我寫了一個用於加載MNIST數據集的方法,並將其進行封裝,主要用於將MNIST數據集轉換成numpy.array()格式的訓練數據。直接下面看下面的代碼吧(主要還是如何用python去讀取 ...