Advertisement

使用随机森林及多种卷积神经网络（包括MobileNet V1、ResNet-18、VGG16和DLA-34）训练Fashion MNIST数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究采用随机森林及四种卷积神经网络模型（MobileNet V1、ResNet-18、VGG16与DLA-34），对Fashion MNIST数据集进行深度学习训练，探索不同架构下的分类性能。 在Pytorch环境下使用随机森林算法以及MobileNet-V1、ResNet-18、VGG16和DLA-34网络模型对Fashion MNIST数据集进行训练和测试。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 使用随机森林及多种卷积神经网络（包括MobileNet V1、ResNet-18、VGG16和DLA-34）训练Fashion MNIST数据集
    优质
    本研究采用随机森林及四种卷积神经网络模型（MobileNet V1、ResNet-18、VGG16与DLA-34），对Fashion MNIST数据集进行深度学习训练，探索不同架构下的分类性能。 在Pytorch环境下使用随机森林算法以及MobileNet-V1、ResNet-18、VGG16和DLA-34网络模型对Fashion MNIST数据集进行训练和测试。
     
  • 使用TensorFlow在MNIST数据集上训练的卷积神经网络
    优质
    本项目利用TensorFlow框架，在经典的MNIST手写数字数据集上训练了一个卷积神经网络模型，实现了高精度的手写数字识别。 这是训练的完整代码，具体的文档说明请参阅本人博客中的相关介绍。
     
  • 使用CNN卷积神经网络对MNIST数据集进行训练和测试
    优质
    本研究运用CNN卷积神经网络技术，深入探索并优化了在经典手写数字识别数据集MNIST上的模型训练与性能评估方法。通过详尽实验，展现了CNN在图像分类任务中的强大能力。 使用PyTorch在GPU环境下（通过CUDA）训练并测试了Mnist数据集上的CNN卷积神经网络模型，准确率达到99.07%。此项目适合深度学习或神经网络初学者入门，并且代码中包含大量注释和个人见解，可以直接运行。 操作步骤如下： 1. 运行代码时，数据集会自动下载，只需更改Dataset的路径。 2. 卷积层的数量和池化层参数可以根据需要自行调整。
     
  • 训练 Fashion-MNIST 数据集
    优质
    本项目专注于使用Fashion-MNIST数据集进行模型训练，旨在探索并优化不同机器学习算法在衣物图像分类任务中的表现。 本段落比较了三种机器学习方法在使用CNN训练FashionMNIST数据集上的性能表现：随机森林、KNN（k-近邻算法）以及朴素贝叶斯。文章包含完整的代码示例与详细的测试文档，以帮助读者更好地理解和实践这些模型的应用。
     
  • 基于卷积神经网络的Fashion-MNIST图片识别
    优质
    本研究采用卷积神经网络技术，针对Fashion-MNIST数据集进行服装图像分类和识别，提升模型在实际应用中的准确性和效率。 基于卷积神经网络的Fashion-MNIST图像识别涉及一个用于机器学习和深度学习的数据集，该数据集从MNIST手写数字图像演变而来。不过，与原始MNIST不同的是，每个图像代表10种服装类型之一：T恤、裤子、套衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包和靴子。
     
  • 基于CNN的FASHION数据集卷积神经网络及其代码
    优质
    本项目探讨了在FASHION数据集上应用卷积神经网络(CNN)进行图像分类的方法，并提供了详细的模型实现代码。 文件包括数据集、运行结果、权重文件、检查点文件以及源代码。执行fashion_sequential_model文件即可运行程序，请注意我使用的是TensorFlow2.1编写。只需调整路径，便可以使用提供的10张图片进行调试和预测效果测试。你可以参考中国慕课的TensorFlow笔记或北大课程来学习相关知识。
     
  • 基于卷积神经网络的MNIST数据集分析
    优质
    本研究利用卷积神经网络对MNIST手写数字数据集进行分类分析，旨在探索深度学习技术在图像识别中的应用效果与优化路径。 使用卷积神经网络对MNIST数据集进行分析，并利用TensorFlow构建模型。 1. 导入所需的库： ```python import tensorflow as tf import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data ``` 2. 加载MNIST数据集： ```python mnist = input_data.read_data_sets(data/, one_hot=True) ```
     
  • Inception-ResNet-V2卷积神经网络
    优质
    简介：Inception-ResNet-V2是结合了Inception模块与残差连接的深度CNN架构，用于图像分类和识别任务，在ImageNet等数据集上性能优异。 训练文件和测试文件是数据处理中的重要组成部分。它们分别用于模型的训练过程以及验证模型的效果。在准备这些文件的过程中，需要确保数据的质量与多样性以提高机器学习项目的成功率。
     
  • 使用TensorFlow和OpenCV，基于MNIST数据集训练卷积神经网络的手写数字识别Python代码及文档说明
    优质
    本项目提供了一套利用TensorFlow与OpenCV在MNIST数据集上训练卷积神经网络的手写数字识别Python代码，并附有详细的文档说明。 项目介绍：基于Tensorflow和OpenCV框架，在MNIST数据集上训练卷积神经网络模型进行手写数字识别的Python源码及文档。 - 该资源包含个人毕业设计项目的代码，所有代码经过测试并成功运行后才上传。 - 答辩评审平均分达到96分，可以放心下载使用。 1. 所有项目内提供的代码都已通过测试确保功能正常，请您安心下载和使用； 2. 本资源适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程等）的在校学生及教师或企业员工学习参考。同时也很适合初学者进阶，可以作为毕业设计、课程作业或者项目初期演示等用途。 3. 如果具备一定的基础，在此基础上进行修改以实现其他功能也十分合适，同样适用于毕业设计和课程任务。 下载后请先查看README.md文件（如有），仅供个人学习使用，请勿用于商业目的。
     
  • 卷积神经网络训练流程图
    优质
    本图展示了卷积神经网络从数据输入到模型输出的完整训练过程，包括前向传播、反向传播及参数更新等关键步骤。 所使用的方法是梯度下降（Gradient descent）：通过使loss值向当前点对应梯度的反方向不断移动来降低loss。一次移动多少是由学习速率（learning rate）来控制的。