CIFAR-10 数据集包含 60,000 张 32x32 彩色图片,分为 10 个类别,每个类别 6,000 张。分为训练图片 50,000 张,测试图片 10,000 张。 该数据集分为 5 个训练 batch 和 1 个测试 batch,每个 batch 包含 10,000 张图片。测试 batch 包含从每个类中随机选择的 1000 张图片。剩余的图片以随机的顺序出现在 5 个续联 batch 中。由于是随机的,所以不同 batch 中包含的不同类别图片数目可能不相等。 下图是数据集包含的 10 个类别,以及随机选择的该类别的 10 张图片: 在这里插入图片描述 这些类别是完全互斥的,即一张图片只属于一个类别。
2022-09-10 09:07:09 158.92MB 数据集
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CIFAR-10-100(含png图),TensorFlow中Kears实战用到的。
2022-07-30 21:05:24 821.81MB Python 人工智能 深度学习
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此文件是数据的输入读取环节,Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.See the License for the specific language governing permissions and limitations under the License.
2022-07-29 14:13:42 10KB tensorflow cifar-10数据
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CIFAR-10 Dataset 是用于机器视觉领域的图像分类数据集,它有飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车共计 10 个类别的 60000 张彩色图像,尺寸均为 32*32,其包含 5 个训练批次和 1 个测试批次,每个批次有 10000 张图像。 该数据集由多伦多大学计算机科学系的 Alex Krizhevsky、Vinod Nair 和 Geoffrey Hinton 于 2009 年发布,相关论文有《Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images》。
2022-07-13 11:05:11 160.95MB 数据集
1.使用DenseNet神经网络实现对CIFAR-10数据集的训练 2.包含课程设计和源代码以及CIFAR-10数据集,可以直接用 3.希望可以帮到大家嘿嘿
2022-06-18 19:09:11 387.06MB 卷积神经网络 CIFAR-10数据集 图像识别
用于图像分类的cifar-10数据集,该数据集共有 60000 张彩色图像,这些图像是32*32,分为“airplane”等10个类。
2022-06-03 22:05:11 19.81MB 分类 文档资料 数据挖掘 人工智能
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CIFAR-10 是一个图像数据集,包含 60000 张 32x32 分辨率的彩色图像,根据图像内容被分为 10 个类别,包括:airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck,每个类别有 6000 张图片,类别之间的交集为空。
2022-05-20 23:19:02 499.86MB 图像识别 图像检测 物体检测 图像分类
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The CIFAR-10 dataset Version Size md5sum CIFAR-10 python version 163 MB c58f30108f718f92721af3b95e74349a CIFAR-10 Matlab version 175 MB 70270af85842c9e89bb428ec9976c926 CIFAR-10 binary version (suitable for C programs) 162 MB c32a1d4ab5d03f1284b67883e8d87530
2022-05-10 18:10:20 499.71MB 数据集 CIFAR-10
多批次LBFGS 该代码是用于神经网络训练的革命性优化器的实现。 它的全名是“带CUDA的多批次L-BFGS优化器”。 如今,著名的机器学习框架(例如Tensorflow)通常提供“基于梯度”的优化器(GradientDescent,AdaGrad),该优化器通过计算梯度并将其应用于网络来发挥作用。 该代码为Tensorflow实现了一个经过优化的优化器,它采用了“多批L-BFGS”算法(一种基于准牛顿算法的变体),我覆盖了Tensorflow的优化器的默认实现,并定义了一种用于梯度计算的拟新方法,该方法结合了二阶信息,其执行方式比默认优化器更好。 此外,我通过介绍CUDA技术来优化此优化器。 我在GPU上分配计算步骤。 它将优化器的性能提高至少20%。
2022-05-09 17:51:35 31KB Python
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资源包括:论文,代码以及数据!【均为原创】 实现多种对Cifar-10数据集的分类器,并比较其算法精度。要求基于PyTorch设计并实现以下三种分类器,并利用Cifar-10的测试集评估各分类器的性能:线性回归分类器;全连接人工神经网络分类器;卷积神经网络分类器。后两种分类器的超参数由自由选择,不要雷同。报告要求如下: 问题定义:Cifar-10数据集和分类问题的定义,对求解问题进行建模。 算法设计:介绍三种分类器的设计细节。 实验结果:对三种分类器的性能,以及超参数的选择进行评估。 字数要求:不少于2500字(不得包含任何程序代码)
2022-05-08 14:42:23 1.88MB pytorch 深度学习 算法 分类
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