Pytorch CIFAR-10分类（DenseNet）

Pytorch CIFAR-10分类工具函数

【深度学习】Cifar-10-探究不同的改进策略对分类准确率提高【深度学习】Cifar-10-探究不同的改进策略对分类准确率提高

GAN-VAE 分别为CIFAR-10和MNIST任务实施GAN和VAE

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里面包含TensorFlow和sklearn基于CIFAR-10数据集的前馈神经网络实现，以及各自的结果图片。

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

CIFAR-10数据集是深度学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集，官网下载太慢了，可以用这个学习交流。

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GoogLeNet用于图像分类 TensorFlow的实现一起（CVPR'15）。 该存储库包含使用预训练模型进行自然图像分类的示例，以及从头开始在数据集上训练Inception网络（测试集的准确度为93.64％）。 可以从 下载CIFAR-10上的预训练模型。 本文的GoogLeNet架构： 要求 Python 3.3以上 实施细节 GoogLeNet模型在定义。 Inception模块在定义。 使用预训练模型进行图像分类的示例在 。 在example ，有一个在CIFAR-10上从头开始训练网络的 。 用于测试预训练模型 重新缩放图像，使最小边等于224，然后再输入模型。 这