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残差网络 在 CIFAR10上的简单应用
批量计算
腾讯云测试服务
神经网络
何恺明等人提出的残差网络（ResNet) 在2015年的ImageNet图像识别挑战赛夺魁，并深刻影响了后来的深度神经网络的设计。残差网络的核心思想是：增加网络的深度后的最好还能包含原始函数（原始函数指的是增加深度之前的网络，它把一个input张量映射为一个output张量）作为其元素之一，从而必不会使网络的拟合能力变得更差。 于是，残差块（residual blocks）便诞生了，这个设计对如何建立深层神经网络产生了深远的影响。凭借它，ResNet赢得了2015年ImageNet大规模视觉识别挑战赛。
用户6021899
2022-11-18
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基于VGG16迁移学习给蔬菜水果分类
编程算法
迁移学习
腾讯云测试服务
迁移学习是指在类似的数据集上使用训练好的算法，而无须从头开始训练。人类并不是通过从头分析成千上万个相似的图像来识别新的图形。
用户6021899
2022-06-07
1.1K
0
pandas+maplotlib 计算并绘制柏拉图（排列图）
腾讯云测试服务
某型号电子产品有两三百个测试参数，下图是一批该产品的测试数据，每一行代表一个unit，每一列代表一个测试参数。
用户6021899
2020-12-14
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Fashion_mnist 数据集 图像识别
腾讯云测试服务
fashion_mnist 和 mnist 一样，都是深度学习入门用的简单数据集，两者的图片尺寸一样，都是28x28。fashion_mnist的训练集有6万张图片，测试集有1万张图片，全是衣服、鞋、包包之类的图片，共10个类别：
用户6021899
2020-01-17
1.3K
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深度学习解决手写数字的图片识别
神经网络
腾讯云测试服务
本篇使用TensorFlow框架，利用MNIST手写数字数据集来演示深度学习的入门概念。其训练集共有60000个样本（图片和标签），测试集有10000个样本。手写数字的图片都是尺寸为28*28的二值图：
用户6021899
2019-11-07
1.8K
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回归树（二）
腾讯云测试服务
如果一棵树的节点过多，表面该模型可能存在“过拟合”。我们可以通过使用测试集进行交叉验证来发现过拟合。通过降低树的复杂度来避免过拟合的过程称为减枝（pruning）。
用户6021899
2019-08-14
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K -近邻算法（kNN)（二）
腾讯云测试服务
本篇介绍用kNN算法解决 手写数字的图片识别问题。数据集使用的是MNIST手写数字数据集，它常被用来作为深度学习的入门案例。数据集下载网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
用户6021899
2019-08-14
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【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪，探寻中国数据库50年的发展历程
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