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当前主题:Cifar

尝试解决cifar10问题

我理解这个问题和猫狗的不同,在于将2类扩展为10类,其它的地方我准备采用相同的方法。 注意事项:1、我要用kaggle的数据集,而不是用其它的数据集; 2、最终得到的结果要以test为导向; 1、先打开jupyter,并且把数据集传到dl_machine上去。

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基础_cifar10_序贯

今天的基础研究主要是在cifar10数据集上解决一下几个问题:1、从头开始,从最简单的序贯开始,尝试model的构造; 2、要将模型打印出来。最好是能够打印出图片,否则也要summary; 3、尝试对例子的参数进行分析,得出初步修改意见。 1、构建模型 '''

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Bunch 转换为 HDF5 文件:高效存储 Cifar 等数据集

关于如何将数据集封装为 Bunch 可参考 关于 『AI 专属数据库的定制』的改进。 PyTables 是 Python 与 HDF5 数据库/文件标准的结合。它专门为优化 I/O 操作的性能、最大限度地利用可用硬件而设计,并且它还支持压缩功能。 下面的代码均

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基于SVM的思想做CIFAR-10图像分类

SVM 回顾一下之前的SVM,找到一个间隔最大的函数,使得正负样本离该函数是最远的,是否最远不是看哪个点离函数最远,而是找到一个离函数最近的点看他是不是和该分割函数离的最近的。 使用large margin来regularization。之前讲SVM的算法:

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【caffe】create_cifar10.sh在windows下解决方案

@tags caffe python windows下配置caffe后,create_cifar10.sh无法执行,因为是shell脚本。那就看懂脚本意思,用python重写一个: # create_cifar10.py # by ChrisZZ import

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使用 **迭代器** 获取 Cifar 等常用数据集

Cifar、MNIST 等常用数据集的坑: 每次在一台新的机器上使用它们去训练模型都需要重新下载(国内网络往往都不给力,需要花费大量的时间,有时还下载不了); 即使下载到本地,然而不同的模型对它们的处理方式各不相同,我们又需要花费一些时间去了解如何读取数据。

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Python3读取深度学习CIFAR-10数据集出现的若干问题解决

  今天在看网上的视频学习深度学习的时候,用到了CIFAR-10数据集。当我兴高采烈的运行代码时,却发现了一些错误: # -*- coding: utf-8 -*- import pickle as p import numpy as np import o

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基础_cifar10_model

今天进一步在cifar10数据集上解决几个问题: 1、比较一下序贯和model,为什么要分成两块; 2、同样的条件下,我去比较一下序贯和model。这个例子作为今天的晚间运行。 1、比较一下序贯和model,为什么要分成两块; 我认为比较能够说明问题的是前期

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Cifar相关问答

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TensorFlow图像cifar10用平台提供代码出错

用平台提供代码在PAI跑cifar10报错,代码没做改动 ![0e8cadf9541745d382f6520160abff6f_1_1514786527.026029.jpg](https://yqfile.alicdn.com/0e8cadf9541745d

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PAI示例cifar10 分类问题

用平台提供的代码,在平台跑程序,测试一张图片时,怎么修改才能得到每种分类的概率,而不是直接给出这是什么类?

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机器学习pai报错Error- error extract userScript: train.tar.gz

我写好了代码在自己的本机上可以运行,然后尝试了把代码打包后上传,出现下图报错 ![_9YADK4_Z_0_ZIIKEACIO](https://yqfile.alicdn.com/47e35782e35f089c00f00a4f5917442ab837dbb

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