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RSS订阅原创 【深度学习入门】mnist手写数字识别
更新中… 目录数据预处理相关原理卷积池化分类自适应优化器搭建模型训练&可视化自己制作测试集验证 mnist是深度学习的“hello world”，谷歌、tensorflow官网都有详尽的教程介绍如何上手。之前的项目大多是在别人写好的框架上修改、发挥，理论上对原理算是熟悉的了，但是许多函数的理解有点知其然不知其所以然。因此想借这个项目，完全手动写一个CNN模型，好好地熟悉一下tensorflow框架。果然在写的过程中，踩到了许多雷。 tensorflow用的还是1.14.0版本，在使用过程中感觉许多
2020-06-11 10:28:50
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CIFAR-100数据集 MATLAB版本
此数据集与CIFAR-10类似，不同之处在于它有100个类，每个类包含600个图像。每班有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分为20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签（它所属的类）和一个“粗”标签（它所属的超类）。
2019-04-16
CIFAR-100数据集 python版本
此数据集与CIFAR-10类似，不同之处在于它有100个类，每个类包含600个图像。每个类有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分为20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签（它所属的类）和一个“粗”标签（它所属的超类）。
2019-04-16
CIFAR-100数据集 C语言版本
此数据集与CIFAR-10类似，不同之处在于它有100个类，每个类包含600个图像。每班有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分为20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签（它所属的类）和一个“粗”标签（它所属的超类）。
2019-04-16
cifar-10 数据集 c语言版本
此版本为c语言版本。CIFAR-10数据集由10个类中的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但是一些训练批次可能包含来自一个类别的更多图像而不是另一个类别。在他们之间，培训批次包含来自每个班级的5000个图像。
2019-04-16
cifar-10 数据集 MATLAB版本
此数据集为MATLAB版本，更多版本我也上传了。CIFAR-10数据集由10个类中的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但是一些训练批次可能包含来自一个类别的更多图像而不是另一个类别。在他们之间，培训批次包含来自每个班级的5000个图像。
2019-04-16
cifar-10数据集 python版本
其他版本可以去我空间查看。CIFAR-10数据集由10个类中的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但是一些训练批次可能包含来自一个类别的更多图像而不是另一个类别。在他们之间，培训批次包含来自每个班级的5000个图像。
2019-04-16
IMDB影评文本-神经网络文本分类数据集
aclIMDB_v1：大型电影评论数据集（来自斯坦福大学），其中包含50,000个电影评论（50％为负，50％为正）。该集合被划分为训练和验证数据集（每个数据集有25000个电影评论，具有相同数量的正面和负面评论），还包括了5000条未标注的影评。其中有已处理好的单词包
rt-polaritydata：也是IDMB整理的数据集，较上一个数据集小，且已经大致地处理过了，标点符号分隔开，全部小写化。包含10,662个电影评论（半正，半负）。此文件中的每一行都是一则短短的电影评论。
2019-04-16
空空如也
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