没有合适的资源？快使用搜索试试~
我知道了~
文库首页
行业研究
VGG_mnist.py
VGG_mnist.py
需积分: 10
2 下载量
148 浏览量
2021-05-27
10:10:32
上传
评论
收藏
5KB
PY
举报
温馨提示
立即下载
VGG_mnist.py
资源推荐
资源评论
VGG16实现MNIST数据集识别任务.py
浏览：92
使用VGG16网络实现对传统MNIST手写数据集的识别任务。
VGG-16服饰识别Fashion-MNIST.py
浏览：13
VGG-16 网络是14年牛津大学计算机视觉组和 Google DeepMind 公司研究员一起研发的深度网络模型。该网络一共有16个训练参数的网络，它的兄弟版本如下图所示，清晰的展示了每一级别的参数量，从11层的网络一直到19层的网络。VGG-16 网络取得了 ILSVRC 2014 比赛分类项目的第2名，定位项目的第1名。VGGNet 网络结构简洁，迁移到其他图片数据上的泛化性能非常好。 F
mnist.py
浏览：199
mnist.py
mnist_test1.py
浏览：167
你的第一个图像识别实例，使用此训练模型，可用于收集拍照数字图像，直接进行识别出来，正确率0.99.
mnist_recognize_1.py
浏览：168
mnist手写体数据集识别，使用keras，最基础的方法进行的，准确率测试达到86%左右，是本文使用的代码
keras示例程序
浏览：101
conv_filter_visualization.py 通过输入空间中的渐变上升可视化VGG16的过滤器。 conv_lstm.py 演示使用卷积LSTM网络。 deep_dream.py 深深的梦想在克拉斯。 image_ocr.py 训练一个卷积堆叠，后跟一个循环堆栈和一个...
Keras的一些简单的Demo
浏览：174
基于Vgg16模型（含全连接层）的图片识别）](07.vgg-16.py) - [08.卷积滤波器可视化](08.conv_filter_visualization.py) - [09.变分自动编码器](09.variational_autoencoder.py) - [10.迁移学习fine-tuning](10.mnist...
Structured-Bayesian-Pruning-pytorch:pytorch实现结构化贝叶斯修剪
浏览：106
该代码仅包含用于重现MNIST实验的实验，文件为LeNet_MNIST.py，但是，可以轻松地将其扩展为任何其他模型或数据集。 在这里，我给出一个简单的示例，说明如何使用结构化贝叶斯修剪自定义模型。 from SBP_util
预测未训练的图像.py
浏览：131
利用生成好的VGG16权重文件训练30万次，来预测未经过训练自己的真是图像！
mnist_transform.py
浏览：183
直接运行即可， 自动会在上级目录生成datas文件存放图像。 datas分为test文件夹（共1000张），和train文件夹（共60000张）。 train文件夹和test文件夹中又分0~9类文件夹。
mnist_train.py
浏览：83
立刻就能跑的pytorch代码，用神经网络训练MNIST手写数据集，有可视化查看效果的plot模块。三层激活网络，包含前向传递等模块，输出图像识别率。
mnist_recognize_2.py
浏览：132
使用交叉熵作为手写体识别的损失函数，能够较均方差得到更高的准确率，是本文所使用的代码程序，tesorflow版本2.0.0
GAN_mnist.py
浏览：200
这是运用生成对抗网络（Generative Adversarial Nets，GANs）在MNIST手写数据集上进行实验，利用生成器和判别器来对抗训练。训练100万次，每过100次记录一下日志，这可以通过tensorboard查看，每训练1000次就保存并输出结果。每行代码有详细注释，帮助很好地去理解生成对抗网络GAN
mnist_recognize_3.py
浏览：30
本文使用的代码，使用了Dropout层，mnist手写体识别的准确率更加高，更有效，tensorflow版本是2.0.0，有需要的话自取
颜色分类leetcode-essence:AutoDiffDAG构造函数，建立在numpy和Cython之上。神经图灵机和DeepQ代理在其上
浏览：144
mnist-mlp.py : Depth-2 多层感知器，带有 ReLU 和 Dropout； 95.3% 在 MNIST 上。 lenet-bn.py : LeNet 在第一层进行批量归一化，在 MNIST 上达到 97%。 lstm-embed.py ：用于越南语问题分类 + Dropout + L2 权重...
Quick_OCR:从零开始轻松实施OpenCV OCR
浏览：116
快速OCR 动机 ... 使用来自kaggle的mnist数据集和a_z手写字母数据集 使用vgg16 10个星期后的准确度〜98％ 测试： 使用tesseract而不是从头开始训练 工作方式更好 可能做 尝试使用其他OpenCV过滤器
Git-Loss-For-Deep-Face-Recognition:该存储库包含我的论文“深度面部识别的Git损失”的代码
浏览：67
使用facenet中`gitloss.py`中的函数`get_git_loss（）`来使用VGGFace2。 运行代码： python3 gitloss.py结果以下是Gitloss和Centerloss [1]的图。Gitloss：中心损失：VGGFace2 去做引文如果您使用所述的损失功能，...
Lottery-Ticket-Hypothesis-in-Pytorch:该存储库包含论文“彩票假说”的Pytorch实现
浏览：152
python3 main.py --prune_type=lt --arch_type=fc1 --dataset=mnist --prune_percent=10 --prune_iterations=35 --prune_type ：修剪类型 选项： lt -彩票假设， reinit -随机重新初始化 默认值： lt --arch_type ...
mnist_recognize_5.py
浏览：149
本文博客使用的代码，将sgd优化器改成了adm优化器以提高准确率，一般来说adm优化器更好用，tensorflow版本为2.0.0
mnist_export.py
浏览：39
mnist数据和自己写的一些代码，希望和大家进行交流和学习
mnist_cnn.py
浏览：39
5星 · 资源好评率100%
keras_CNN训练mnist手写训练集 在12次epoch下准确率为99.75%
mnist_recognize_4.py
浏览：98
本文博客使用的代码，其中使用了核心正则化去过拟合，因此能够得到更好的模型，tensorflow版本为2.0.0
mnist_RNN.py
浏览：173
使用RNN对mnist手写图片数据集进行识别，虽然效果不如CNN，但是也是对RNN的一种练习，有需要的朋友可以用
mnist_CNN.py
浏览：169
本文使用的CNN，keras编写，识别mnist手写图片，tensorflow版本为2.0.0，有需要的朋友自取
mnist_softmax.py
浏览：148
4星 · 用户满意度95%
tensorflow中MNIST源码mnist_softmax.py
cnn_mnist.py
浏览：7
基于卷积神经网络（CNN）的手写数字识别，python源代码，通过训练CNN分类器，实现高精度识别。亲测可用。
torch_mnist.py
浏览：144
Pytorch 入门实践 MNIST手写数据集分类 带详细注释，完全可以跑通，python3.6.5，pytorch1.1.0 CPU GPU均可以跑通
评论
收藏
内容反馈
立即下载
资源评论
资源反馈
评论星级较低，若资源使用遇到问题可联系上传者，3个工作日内问题未解决可申请退款~
联系上传者
评论
陈闹闹爱闹
粉丝: 3
资源:
4
私信
上传资源 快速赚钱
我的内容管理
展开
我的资源
快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益
我的积分
登录查看自己的积分
我的C币
登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
前往需求广场，查看用户热搜
最新资源
PHP的概要介绍与分析
计算机二级考试的概要介绍
SQL的概要介绍与分析
在嵌入式硬件上编译含有labview支持包的镜像.zip
单片机45个实验例程打包下载
学习从Labview OOP到Actor Model.zip
通过LabVIEW FPGA模块编写SENT协议解析程序.zip
使用labview写一个自用的串口助手,尽可能的加入使用的功能..zip
JavaScript的概要介绍与分析
JavaSE技术题Java开发过程中的面试
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益，开通VIP直接复制
信息提交成功
