基于MATLAB的CNN模型训练部分代码实现基于MATLAB的CNN模型训练部分代码实现

包含age_net.caffemodel、deploy_age.prototxt、deploy_gender.prototxt、gender_net.caffemodel、haarcascade_frontalface_alt_tree.xml文件和CNN模型预测性别与年龄源码、配套图片素材 具体实现效果见CSDN博客“DNN系列6_CNN模型预测性别与年龄”查看效果

介绍 这是陆军研究实验室（ARL）EEGModels项目：用Keras和Tensorflow编写的用于EEG信号处理和分类的卷积神经网络（CNN）模型的集合。 该项目的目的是 提供一组经过验证的CNN模型用于脑电信号处理和分类 促进可重复的研究，并 使其他研究人员可以在其数据上尽可能轻松地使用和比较这些模型 要求 Python == 3.7或3.8 tensorflow == 2.X（已验证适用于2.0-2.3，适用于CPU和GPU） 要运行EEG / MEG ERP分类示例脚本，您还需要 mne> = 0.17.1 派里曼> = 0.2.5 scikit学习> = 0.20.1 m

CIFAR 10 keras CNN模型 这是一个具有keras CNN模型和GUI接口的简单python项目，用于选择keras模型并测试该模型以对图像进行分类 用法 要训​​练新模型，您只需要运行train_model.py文件，如果您想更改训练的设置，就需要进行修改，并根据自己的喜好对其进行修改。 该模型现在的准确度达到80％以上，并且由于我没有Nvidia GPU，因此需要花费一段时间来训练该模型50个以上的时间，但是我敢肯定，将其运行更多的时间可以提高最终的准确度。 注意事项 我刚刚开始学习ML和深度学习，因此代码本身既不完美也不完全优化，但是可以随时对其进行改进！

CNN_classification_feature_extraction 该存储库是pytorch中用于分类和特征提取的CNN的实现。 Pytorch预训练的模型已被用于其解释。 该代码支持数据并行性和多GPU，提早停止和类权重。 此外，您可以选择加载预训练的权重（在ImageNet数据集上进行训练）或使用随机权重从头开始训练。 预训练的模型结构在最后一层有1000个节点。 此代码将所有模型的最后一层修改为可与每个数据集兼容。 可以使用以下模型： 'resnet18', 'resnet34', 'resnet50', 'resnet101', 'resnet152', 'resnext50_32x4d', 'resnext101_32x8d', 'wide_resnet50_2', 'wide_resnet101_2', 'vgg11', 'vgg11_bn', 'vgg13'

一种基于CNN模型多元时间序列分类结构，佘强，李静林，多元时间序列分类问题是时间序列挖掘领域中的重要问题，目前的常规做法是使用基于欧氏距离或 DTW 距离的K近邻分类模型，或基于统计

资源包含全部fast-r-cnn模型，模型训练的步骤的相关说明都在资源当中。 框架采用的pytorch,信号灯数据集采用的是我自己标注的信号灯数据集，相关数据集的资源可以在我发布的其他资源里找到，数据集的数量庞大，质量优秀，完全可以胜任模型的训练任务。模型文件经过本人亲自调整和测试，确实有效。训练过程中遇到的问题和解决方法都写在了资源里的说明中，最终训练完成的权重文件也一并打包上传，有任何问题可以留言。

机器学习和深度学习模型汇总：CNN :Alexnet,vggnet,Google Inception Net,resnet

TFlearn 中的模型复用， FineTuning，Cifar0_cnn训练后的模型文件，可以直接load之后，继续训练