Cross-stitch-Networks-for-Multi-task-Learning:本文arXiv的Tensorflow实现-源码

上传者: 42128393 | 上传时间: 2021-09-17 09:55:00 | 文件大小: 382KB | 文件类型: ZIP
十字绣网络的多任务学习 该项目是TensorFlow实现的一种多任务学习方法,该方法在论文《。 争论 --lr,学习率 --n_epoch,纪元数 --n_batch_size,最小批处理大小 --reg_lambda,L2正则化lambda --keep_prob,退出保持概率 --cross_stitch_enabled,是否使用十字绣 数据集 时尚MNIST 是Zalando文章图片的数据集,由6万个示例的训练集和10,000个示例的测试集组成。 每个示例都是一个28x28灰度图像,与来自10个类别的标签相关联: 标签 描述 标签 描述 0 T恤/上衣 5 凉鞋 1个 裤子 6 衬衫 2个 套衫 7 运动鞋 3 裙子 8 包 4 外套 9 脚踝靴 为了进行多任务学习,我为每个图像创建了另一个标签,该标签基于原始标签: 标签 原始标签 描述 0 5、7、9

文件下载

资源详情

[{"title":"( 10 个子文件 382KB ) Cross-stitch-Networks-for-Multi-task-Learning:本文arXiv的Tensorflow实现-源码","children":[{"title":"Cross-stitch-Networks-for-Multi-task-Learning-master","children":[{"title":"img","children":[{"title":"acc_test.png <span style='color:#111;'> 114.65KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"total_loss.png <span style='color:#111;'> 99.11KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"linear_combination.png <span style='color:#111;'> 9.79KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"network_with.png <span style='color:#111;'> 78.72KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"network_without.png <span style='color:#111;'> 80.08KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"LICENSE <span style='color:#111;'> 1.04KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 4.31KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"gender_age_multi_task_learning.py <span style='color:#111;'> 12.22KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":".gitignore <span style='color:#111;'> 63B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"fashion_mnist_multi_task_learning.py <span style='color:#111;'> 12.67KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明