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MNIST深度学习数据集.zip

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简介:
本资源为MNIST手写数字深度学习数据集,包含大量标注的手写数字图像,适用于训练和测试各种机器学习模型。 深度学习常用的数据集包含7万张图片。其中6万张用于训练神经网络模型,1万张用于测试该模型。 每一张图片是一个28*28像素的手写数字图像(数字0到9),背景为黑色,用数值0表示;字体为白色,并且以介于0和1之间的浮点数来表示其亮度,值越接近1则表明颜色越白。

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  • MNIST.zip
    优质
    本资源为MNIST手写数字深度学习数据集,包含大量标注的手写数字图像,适用于训练和测试各种机器学习模型。 深度学习常用的数据集包含7万张图片。其中6万张用于训练神经网络模型,1万张用于测试该模型。 每一张图片是一个28*28像素的手写数字图像(数字0到9),背景为黑色,用数值0表示;字体为白色,并且以介于0和1之间的浮点数来表示其亮度,值越接近1则表明颜色越白。
  • 掌纹data.zip
    优质
    本数据集depth_learning_palmprint_dataset包含大量高分辨率掌纹图像,旨在支持深度学习研究和算法开发,促进生物识别技术的进步。下载后请查阅readme文件获取使用指南。 深度学习掌纹库data.zip
  • 标注
    优质
    深度学习的数据集标注涉及为训练模型准备高质量数据的过程,包括图像分类、目标检测等多种任务,是提升AI应用准确性的关键步骤。 主要用于图像中的目标检测,能够快速准确地标记出目标的具体位置,方便用户进行训练和测试工作,大大减轻了人工标注的工作量。
  • 车牌识别2(版).zip
    优质
    本资源为《车牌识别数据集2(深度学习版)》压缩包,内含大量用于训练和测试车辆牌照识别模型的图像文件及标注信息。 数据集包含以下类型的车牌:1.单行蓝牌 2.单行黄牌 3.新能源车牌 4.白色警用车牌 5.教练车牌 6.武警车牌 7.双层黄牌 8.双层白牌 9.使馆车牌 10.港澳粤Z牌 11.双层绿牌 12.民航车牌。train_data的数据来源于著名的CCPD和CRPD。val-detect包含约一万五千个样本,每个文件对应不同的拍照场景。code文件夹内的脚本可以用来转换标签格式。
  • MNIST手写,含训练和测试,适用于博客中的专栏
    优质
    简介:MNIST手写数字数据集包含丰富的训练与测试样本,专为博主深度学习系列文章设计,帮助读者轻松掌握相关技术。 Mnist手写数据集包含训练集与测试集,可与博客中的深度学习专栏配套学习使用。
  • DNN与时序
    优质
    本研究探讨了利用深度神经网络(DNN)技术处理和分析时序数据集的方法与应用,旨在提升预测精度和模型效率。 时序数据与深度学习DNN的数据集相关的内容。
  • 资源整理
    优质
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  • 糖尿病-diabetes.csv.zip)
    优质
    本数据集包含用于糖尿病预测的患者健康记录,包括年龄、性别、BMI等指标。适用于深度学习模型训练与验证。 diabetes.csv.zip(深度学习——糖尿病数据集)
  • 自动划分方法.zip
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    本资料包提供了一种创新性的深度学习技术,能够自动高效地将大数据集划分为训练、验证和测试子集。采用该方法可显著提高模型性能评估与开发效率。 在PyCharm上自动划分深度学习训练的数据集(将原目录中的数据集图片分成train和val集合,并复制到你创建的目标文件夹)。只需要创建一个目标文件夹,程序会根据设置的train和val的比例进行自动划分(同时会自动创建train和val子文件夹)。