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使用CIFAR数据集进行残留网络实验。 更新（2018/06/15） 我们使用了一种称为HTD的新学习率调度程序。 您可以在或在我们的玩具演示代码。 原始存储库 该存储库是关于CIFAR-10和CIFAR-100的学习率的一些实验。 原始论文以0.1的学习率开始，在32k（ 81 epoch ）和48k（ 122 epoch ）迭代中将其除以10 ，并在64k迭代（总共200 epoch ）时终止训练。 我基于相同的架构进行了其他实验。 唯一的区别是学习率时间表。 所有张量板日志和预训练模型都可以在 怎么跑 您可以运行脚本run.sh来启动所有实验。 或仅运行以下命令： python3 ResNet_keras.py --epochs 200 --stack_n 3 --lr_scheduler 1 --dataset cifar100 实验的准确性 如有任何疑问，请随时与我联

数据融合matlab代码自适应多尺度深度融合残差网络用于遥感影像分类 重要的样本选择策略（ISSS）在matlab中实现。 自适应多尺度深度融合残差网络（AMDF-ResNet）是使用Caffe的深度学习框架实现的。 文件夹数据集是数据集，其中image1表示Vancouver Level 1B图像，而image2表示Vancouver Level 1C图像。 文件夹模型是用于训练和测试的模型。 在文件夹caffe中，基于原始caffe模块，添加了用于实现自适应融合模块的相关代码。 文件夹data_code包含用于数据处理的代码，其中data_normal.py标准化数据，而test_index.py保存测试像素的坐标，以减少内存使用量。 使用不同的数据集时，需要替换代码中的相应数据路径。 1，构建Caffe和pycaffe cd ./caffe 制作所有&&制作pycaffe 2.测试 文件夹输出包含使用我们的方法训练的权重。 使用这些权重进行测试，可以获得相应的分类图和定量结果。 定量结果保存在res.txt中。 cd ./代码 python test_net.py 3.火车 首先

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CNN相关论文（包括ResNet，GoogleNet，R-CNN，YOLO，SSD，可视化等），包括rcnn家族，yolo家族等经典目标检测论文

VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。误差升高的原因是网络越深，梯度弥散[还有梯度爆炸的可能性]的现象就越明显，所以在后向传播的时候，无法有效的把梯度更新到前面的网络层，靠前的网络层参数无法更新，导致训练和测试效果变差。所以ResNet面临的问题是怎样在增加网络深度的情况下有可以有效解决梯度消失的问题。ResNet中解决深层网络梯度消失的问题的核心结构是残差网络。

ImageNet上训练好的 inception_resnet_v2_2016_08_30模型，imagenet，可用于图像识别

pytorch-cifar10 使用PyTorch在CIFAR10上的个人实践灵感来自来自 。 介绍 CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别6000个图像。 有50000张训练图像和10000张测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次具有10000张图像。 测试批次包含每个类别中恰好1000个随机选择的图像。 训练批次按随机顺序包含其余图像，但是某些训练批次可能包含比另一类更多的图像。 在它们之间，培训批次包含每个班级的正好5000张图像。 要求 python3.6 麻木 火炬0.4.0 火炬视觉0.2.0 用法 python3 main.py 可选参数： --lr default=1e-3 learning rate --epoch default=200