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Cats-Vs-Dogs-CNN-with-Keras:-Training-on-25,000-images-including-5,000-for-validation...

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简介：
本项目使用Keras框架构建CNN模型，在包含25000张图片的数据集上进行训练，其中包括5000张用于验证的图像，旨在区分猫和狗。 在猫与狗的分类任务中，我使用了Keras框架进行CNN模型训练。训练集包含25,000张图像，并从中抽取了5,000张作为验证数据。另外单独设立了一个测试文件夹，其中包含了12,500张用于预测标签的图片。 我的工作重点包括对原始输入数据的预处理、防止过拟合的数据增强技术以及在Keras中使用回调函数以动态调整学习率。我还尝试了多种不同的CNN架构和超参数组合，旨在获得最佳模型性能并绘制出对应的学习曲线。 最终，在不借助任何预训练ImageNet模型的情况下，我达到了87.15%的验证准确度；而采用VGG-16作为基础网络时，则可以达到大约89%的验证准确性。

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  • Cats-Vs-Dogs-CNN-with-Keras:-Training-on-25,000-images-including-5,000-for-validation...
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    本项目使用Keras框架构建CNN模型，在包含25000张图片的数据集上进行训练，其中包括5000张用于验证的图像，旨在区分猫和狗。 在猫与狗的分类任务中，我使用了Keras框架进行CNN模型训练。训练集包含25,000张图像，并从中抽取了5,000张作为验证数据。另外单独设立了一个测试文件夹，其中包含了12,500张用于预测标签的图片。 我的工作重点包括对原始输入数据的预处理、防止过拟合的数据增强技术以及在Keras中使用回调函数以动态调整学习率。我还尝试了多种不同的CNN架构和超参数组合，旨在获得最佳模型性能并绘制出对应的学习曲线。 最终，在不借助任何预训练ImageNet模型的情况下，我达到了87.15%的验证准确度；而采用VGG-16作为基础网络时，则可以达到大约89%的验证准确性。
     
  • 使用PyTorch-CNN进行Kaggle猫狗识别比赛(Dogs vs. Cats)
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    本项目利用PyTorch框架和卷积神经网络(CNN)技术参与Kaggle的猫狗图像分类挑战赛，通过深度学习实现高精度的图像识别。 今天咱们来聊聊如何使用Pytorch的CNN完成Kaggle猫狗大战项目。直接进入主题：数据集来自Kaggle网站上的Dogs vs. Cats图片集合，我选择的数据集是训练集包括4000张猫和4000张狗的照片，测试集包含1000张猫和1000张狗的照片。使用的Pytorch版本为(torch 1.3.1+cpu) 和 (torchvision 0.4.2+cpu)。 具体步骤如下： 1. 创建自定义的Dataset。 2. 设计CNN模型结构。 3. 使用创建好的Dataset加载数据集。 4. 实例化设计的CNN模型。 5. 定义损失函数。
     
  • 猫狗大战数据集：Dogs vs. Cats Kaggle
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    猫狗大战数据集是Kaggle平台上一个广受欢迎的机器学习竞赛数据集，包含12,500张猫咪和狗狗的照片，用于训练图像分类模型。 该资源是Dogs vs. Cats Kaggle猫狗大战数据集，快来下载并实践吧！
     
  • dogs-and-cats-redux-kernels-version.zip
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    Dogs-and-Cats-Redux-Kernels-Version 是一个包含改进版代码和模型的压缩文件，用于增强狗与猫分类任务的深度学习项目。 Kaggle官网上的猫狗数据集下载速度很慢，这里分享给大家下载。dogs-vs-cats-redux-kernels-edition.zip解压后包含train.zip、test.zip以及sample_submission.csv文件。
     
  • imagenet-1k-training-and-validation-data.tar.gz
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    Imagenet-1k-training-and-validation-data.tar.gz包含ImageNet数据集中的1000类图像训练和验证数据，适用于深度学习模型的训练与评估。 ImageNet 数据集是一个大型视觉识别数据库，包含大量带标签的图像数据。这个数据集对于训练和发展各种计算机视觉算法至关重要。它为研究人员提供了一个丰富的资源库来测试模型性能，并推动了深度学习领域的发展。
     
  • Kaggle猫狗识别dogs-vs-cats数据集及完整图像分类代码
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    本项目基于Kaggle的dogs vs cats数据集，提供了一套完整的图像分类解决方案，用于区分图片中的动物是狗还是猫。包含详细代码和注释。 有一个猫狗大战数据集，包含20000张训练图片、5000张验证图片以及10000张测试图片。此外还有配套的迁移学习代码，可以用来对这个猫狗图像分类任务进行操作，并且使用方法非常简单，可以直接通过命令行运行而无需自己构建模型。该程序利用了PyTorch内置模型，十分方便快捷。
     
  • Keras-VGG16- Dogs-vs-Cats_猫狗大战_VGG_猫狗_Keras_VGG16_代码
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    这段内容主要介绍使用Python深度学习框架Keras中的VGG16模型进行图像分类，专注于区分猫和狗的经典计算机视觉任务。包含相关代码实现细节。 使用VGG16进行猫狗分类的代码效果很好，精度可以达到95%以上。
     
  • Android VS Code with Termux: A Code Server on Android
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    本教程介绍如何在Android设备上使用VS Code与Termux搭建一个代码服务器，实现强大的编程环境。 Android VSCode 是 Android 上的非官方版本。 安装： 您至少需要安装 Node.js 12。 全局安装：`npm i code-server -g` 或者在安装应用程序（或自行编译）后进行 用法： 运行： 每次想使用 VSCode 时，都需要执行此步骤。如果不想验证，请运行 `code-server --auth none` ，否则请运行 `code-server --auth password` 并从 `~/.config/code-server/config.yaml` 获取密码。 打开应用程序（如果需要输入密码，则在此处输入） 关闭： 关闭应用程式 退出 Termux
     
  • Joy-Controller for Switch on PC Usage Software (With Instructions).zip
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    这是一个专为Nintendo Switch设计的软件包，允许用户在个人电脑上使用Switch的Joy-Con手柄。该压缩文件包含安装和使用的详细说明，方便玩家体验无缝连接的乐趣。 使用Switch的Joy-Con手柄在PC上需要特定软件。解压缩文件后，请先阅读README.txt文档以了解详细说明。
     
  • On the Challenges of Training Recurrent Neural Networks
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    本文探讨了训练循环神经网络所面临的挑战，并提出了一些可能的解决方案和未来研究方向。 本段落探讨了循环神经网络（RNN）训练过程中遇到的两个主要挑战：消失梯度问题和爆炸梯度问题。这些问题在深度学习领域广为人知，并且是阻碍有效训练RNN的主要障碍。 循环神经网络是一种能够处理序列数据的强大模型，主要用于时间序列建模。它与多层感知器相似，但在隐藏层中允许存在跨时间步的连接，从而使得该模型能够在不同时刻之间发现关联并保留长期信息。理论上而言，这种结构简单且功能强大的RNN在实际应用中的训练却面临诸多困难。 消失梯度问题指的是，在神经网络深度增加时，反向传播算法计算出的梯度过小，导致权重更新几乎停止，深层特征难以被学习到。这是因为随着层数加深，链式法则使得误差信号逐渐减弱至接近零的程度。 相反地，爆炸梯度问题是由于在训练过程中某些层的梯度异常增大，造成模型参数更新过度或不稳定的情况，在RNN中尤为明显。这主要是因为其权重会在每个时间步上被重复使用并累积导致的结果。 为了应对这些问题，本段落提出了一种基于裁剪梯度范数的方法来处理爆炸问题，并且通过引入软约束机制解决消失问题。这些方法旨在保证优化过程中模型的稳定性和学习效率。 此外，文章从数学、几何学以及动态系统等多个角度深入分析了RNN训练中的内在挑战，并提供了理论支持以论证所提方案的有效性。 实验结果显示，在多种测试条件下提出的解决方案能够有效缓解RNN训练中遇到的梯度相关问题。这些发现不仅为理解并解决循环神经网络在实际应用中的困难提供新的视角，还提出了实用性的改进措施。