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DCCNN Cifar 100 Weights - 7137.h5
深度学习DCCNN卷积网络框架 cifar10准确率92% cifar100准确率71% 代码请看该网址: https://github.com/titu1994/Deep-Columnar-Convolutional-Neural-Network
所属分类:
深度学习
发布日期:2017-12-14
文件大小:29360128
提供者:
qq_30803353
WRN-CIFAR100-16-4-Best.h5
WRN-CIFAR100-16-4-Best.h5 广泛残余网络的cifar100的权重,可以用此权重预训练!
所属分类:
深度学习
发布日期:2017-12-16
文件大小:10485760
提供者:
qq_30803353
cifar100的matlab版本
cifar100的mat文件,包含训练集、测试集和meta数据,用来做物体识别和分类的经典数据集
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-08-09
文件大小:183500800
提供者:
jiaoyangwm
cifar100-datasets-caffe-master
cifar100-datasets-caffe-master,cifar100 of the datasets of caffe
所属分类:
其它
发布日期:2018-09-17
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38741100
tensorflow数据集cifar100
tensorflow官方数据集cifar100,深度学习常用数据集,load_data()
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-09-30
文件大小:168820736
提供者:
qq_28863845
cifar100的图片
这个是我从官方下载cifar100的源文件,然后通过可视化代码从二进制文件中提取出来的图片,供大家学习参考。
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-12-26
文件大小:22020096
提供者:
weixin_41635727
caffe-cifar100数据集
caffe默认支持cifar10,但是不支持cifar100数据集,本数据集将cifar100的python文件转换为caffe支持的lmdb文件
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-12-26
文件大小:168820736
提供者:
lulugay
CIFAR100数据集中提取出来的物体图片
从官方的CIFAR100数据集中提取出来的物体图片,包括训练及测试
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-02-13
文件大小:143654912
提供者:
djstavav
Keras数据集-CIFAR100
下载好的Keras的CIFAR100数据集,解压到%UserProfile%\.keras\目录下,也就是C:\Users\\.keras\ 参考文章:https://blog.csdn.net/hansel/article/details/89430423
所属分类:
深度学习
发布日期:2019-04-21
文件大小:168820736
提供者:
hansel
pyhon版本的cifar100数据集
cifar100 pyhon版本的数据集,文件夹里添加加一个load_data.py代码,用于演示如何提取所需100数据集文件,有兴趣的可以下载使用
所属分类:
深度学习
发布日期:2019-09-10
文件大小:137363456
提供者:
and1_1
Tensorflow Keras 数据源( cifar10 ,cifar100,fashion_mnist)
Tensorflow Keras cifar10 ,cifar100,fashion_mnist 数据文件。存放位置C:\Users\XXXX\.keras\datasets
所属分类:
深度学习
发布日期:2020-08-02
文件大小:370147328
提供者:
sinat_29046147
cifar10_cifar100合集.zip
python版本的cifar10/cifar100合集,可下载后解压到自定义路径下使用。原下载地址:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz,http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-100-python.tar.gz
所属分类:
深度学习
发布日期:2020-08-14
文件大小:338690048
提供者:
oYeZhou
pytorch训练cifar100测试单GPU效率代码
pytorch训练cifar100测试单GPU效率代码,用于测试GPU效率,基于开源https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar100
所属分类:
深度学习
发布日期:2020-08-25
文件大小:168820736
提供者:
xiaosongshine
tensorflow2实战cifar100程序
本程序是搭建了13层神经网络,具体网络结构如下图。 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers,optimizers,datasets,Sequential import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' tf.random.set_seed(2345) conv_layers=[ # 5 units of conv + max pooling #unit
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-06
文件大小:99328
提供者:
weixin_38622983
cifar100-数据集
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-26
文件大小:167772160
提供者:
weixin_38544625
cifar100-python
cifar100数据集,python版本linux用
所属分类:
深度学习
发布日期:2021-03-21
文件大小:147849216
提供者:
ForloveZED
pytorch-playground:pytorch中的基础预训练模型和数据集(MNIST,SVHN,CIFAR10,CIFAR100,STL10,AlexNet,VGG16,VGG19,ResNet,Inception,SqueezeNe
这是pytorch初学者的游乐场,其中包含流行数据集上的预定义模型。 目前我们支持 mnist,svhn cifar10,cifar100 stl10 亚历克斯网 vgg16,vgg16_bn,vgg19,vgg19_bn resnet18,resnet34,resnet50,resnet101,resnet152 squeezenet_v0,squeezenet_v1 inception_v3 这是MNIST数据集的示例。 这将自动下载数据集和预先训练的模型。 import t
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-28
文件大小:39936
提供者:
weixin_42098104
cifar100coarse:使用粗糙标签构建PyTorch CIFAR100-源码
CIFAR100粗 简单的函数,可将PyTorch中的CIFAR100从稀疏标签转换为基于超类的粗略标签。 用法1:使用函数sparse2coarse更新 trainset = torchvision.datasets.CIFAR100(root) trainset.targets = sparse2coarse(trainset.targets) # update labels 用法2:导入新的数据集类CIFAR100Coarse 在定义的 。 from cifar100coarse
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-15
文件大小:3072
提供者:
weixin_42140625
pytorch-cifar100:在cifar100上实践(ResNet,DenseNet,VGG,GoogleNet,InceptionV3,InceptionV4,Inception-ResNetv2,Xception,Resnet I
皮托奇·西法尔100 pytorch在cifar100上练习 要求 这是我的实验资料 python3.6 pytorch1.6.0 + cu101 张量板2.2.2(可选) 用法 1.输入目录 $ cd pytorch-cifar100 2.数据集 我将使用来自torchvision的cifar100数据集,因为它更方便,但我还将示例代码保留了用于在数据集文件夹中编写您自己的数据集模块的示例,以作为人们不知道如何编写它的示例。 3.运行tensorbard(可选) 安装张量板 $ pip
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-05
文件大小:46080
提供者:
weixin_42125192
neural-backed-decision-trees:使决策树与CIFAR10,CIFAR100,TinyImagenet200,Imagenet上的神经网络竞争-源码
神经支持的决策树··· · 阿尔文·温(Alvin Wan),*丽莎(Lisa Dunlap),*丹尼尔(Daniel Ho),尹季汉(Jihan Yin),李小龙(Scott Lee),亨利·金(Henry Jin),苏珊(Suzanne Petryk),莎拉·阿德尔·巴尔加(Sarah Adel Bargal),约瑟夫·冈萨雷斯(Joseph E. *表示相等的贡献 NBDT在CIFAR10,CIFAR100,TinyImagenet200,ImageNet上与现代神经网络相匹配或优于现代神
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-20
文件大小:193536
提供者:
weixin_42131367
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