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文章/答案/技术大牛

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深度学习框架

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图像之场景分类实验研究

pytorch 卷积神经网络图像识别深度学习人工智能

最后一起看下训练的结果日志，如下图所示，可以看到 testAcc = 93.86%，此处用的是双卡 2080Ti，比单卡来说，训练的 batch_size 更大，所以准确率略微提升:

2021-09-01

4420

图像分类-cifar100 实验研究

tensorflow 人工智能图像识别卷积神经网络 keras

为了解决 cifar100 val_acc 过低的问题，本质上是过拟合问题，所以特地去 papers with code 网站上看了下 cifar100 benchmark 目前第一名做到了多少，如下图所示，val_cc = 0.96，有点东西哈，所以目前要做的是研究 SAM (Sharpness-Aware Minimization)，主要用于提升模型的泛化性。

2021-08-25

1.3K0

图像分类-flower_photos 实验研究

tensorflow 卷积神经网络图像识别人工智能

flower_photos 数据量比较小，所以 simple_cnn 可以在 trainset 上拟合到 0.99，意思就是数据复杂度 < 模型复杂度

2021-08-22

5250

Tensorflow随笔(三)

tensorflow 深度学习卷积神经网络人工智能

上图我们可以发现，对于simple_cnn来说，数据增强有很明显的作用，可以显著提高val_acc，也就是模型的泛化性。

2021-08-10

2170

Convolutional Neural Network (CNN)

tensorflow 图像识别深度学习卷积神经网络

我自己写的代码和该教程略有不一样，有三处改动，第一个地方是用归一化(均值为0，方差为1)代替数值缩放([0, 1])，代替的理由是能提升准确率

2021-08-01

2640

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