参考文献Tensorflow 机器学习实战指南[1] > 利用 Tensorflow 读取二进制 CIFAR-10 数据集[2] > Tensorflow 官方文档[3] > tf.transpose...CIFAR-10 二进制数据集上构建 CNN[13] 少说废话多写代码 下载 CIFAR-10 数据集 # More Advanced CNN Model: CIFAR-10 # -----------...CNN model with dropout and regularization # 在这个例子中，我们会下载CIFAR-10图像数据集并且利用dropout和标准化创建一个CNN模型 # # CIFAR...这和此数据集存储图片信息的格式相关。 # CIFAR-10数据集中 """第一个字节是第一个图像的标签，它是一个0-9范围内的数字。...-10二进制数据集上构建CNN: https://github.com/Asurada2015/TF_Cookbook/blob/master/08_Convolutional_Neural_Networks
在Randal Olson和其他人最近的一篇论文中，他们试图去回答它，并给出一个指导关于算法和参数。 在这篇文章中，你将展开一项研究和评估许多机器学习算法通过大量的机器学习数据集。...他们通过在大量机器学习数据集的样本上运行其算法样本来解决这个问题，以了解通常哪些算法和参数最适合。...数据集来自Penn机器学习基准（PMLB）集合，你可以在GitHub项目中了解关于此数据集的更多信息。...地址：https://github.com/EpistasisLab/penn-ml-benchmarks 在拟合模型之前，所有数据集均已标准化。...没有单一的算法表现最好或最差。 这是机器学习实践者所熟知的，但对于该领域的初学者来说很难掌握。 你必须在一个给定的数据集上测试一套算法，看看什么效果最好。
在这篇文章中，你会发现证明上述猜测的困难，同时能明白为什么在未知数据上测试模型是很重要的。...在同一数据集上训练和测试模型 假设我们有一个数据集，以 Iris数据集 为例，最适合这个数据集的分类模型是什么？...最好的描述性数据能够在观测数据集上非常准确，而最好的预测性模型则希望能够在为观测数据集上有着良好的表现。 过度拟合 在训练集上评估预测性模型的不足之处在于你无从得知该模型在未观测数据集上的表现如何。...根据模型在训练集上的准确度来判断模型的好坏往往会选出在未观测数据集上表现不佳的模型。其原因是模型的泛化能力不足。该模型的过度学习训练集上的数据特征，这叫做过度拟合，而过拟合往往是非常隐秘难以察觉的。...在这一观点下，我们知道仅仅在训练集上评估模型是不够的，在未观测数据集上检验模型的泛化能力才是最好的方法。
不夸张的讲，SiamFC ++跟踪器在五个具有挑战性的基准（OTB2015, VOT2018, LaSOT, GOT-10k, TrackingNet）上性能表现SOTA，证明了跟踪器的跟踪能力和泛化能力...尤其是在大规模TrackingNet数据集上，SiamFC ++在以超过90 FPS的速度运行时，达到了75.4的前所未有的AUC分数，远远高于实时性要求。
也就是说它是在完整的句子上训练的，而不是像“汽车”、“狗”等离散的分类，这一点对于应用至关重要。当训练完整的短语时，模型可以学习更多的东西，并识别照片和文本之间的模式。...他们还证明，当在相当大的照片和与之相对应的句子数据集上进行训练时，该模型是可以作为分类器的。...CLIP在发布的时候能在无任何微调的情况下（zero-shot ），在 ImageNet 数据集上的分类表现超 ResNets-50 微调后的效果，也就是说他是非常有用的。...所以数据集必须同时返回句子和图像。所以需要使用DistilBERT标记器对句子(标题)进行标记，然后将标记id (input_ids)和注意掩码提供给DistilBERT。...也就是说CLIP这种方法在小数据集上自定义也是可行的。
如上图所示，有时候我们做训练的时候，会得到测试集的准确率或者验证集的准确率高于训练集的准确率，这是什么原因造成的呢？经过查阅资料，有以下几点原因，仅作参考，不对的地方，请大家指正。...（1）数据集太小的话，如果数据集切分的不均匀，或者说训练集和测试集的分布不均匀，如果模型能够正确捕捉到数据内部的分布模式话，这可能造成训练集的内部方差大于验证集，会造成训练集的误差更大。...这时你要重新切分数据集或者扩充数据集，使其分布一样 （2）由Dropout造成，它能基本上确保您的测试准确性最好，优于您的训练准确性。...因为在训练期间，Dropout将这些分类器的随机集合切掉，因此，训练准确率将受到影响 在测试期间，Dropout将自动关闭，并允许使用神经网络中的所有弱分类器，因此，测试精度提高。
本文将介绍使用LoRa在本地机器上微调Alpaca和LLaMA，我们将介绍在特定数据集上对Alpaca LoRa进行微调的整个过程，本文将涵盖数据处理、模型训练和使用流行的自然语言处理库(如Transformers...我们这里使用BTC Tweets Sentiment dataset4，该数据可在Kaggle上获得，包含大约50,000条与比特币相关的tweet。...数据集加载 现在我们已经加载了模型和标记器，下一步就是加载之前保存的JSON文件，使用HuggingFace数据集库中的load_dataset()函数: data = load_dataset("json...数据准备的最后一步是将数据集分成单独的训练集和验证集: train_val = data["train"].train_test_split( test_size=200, shuffle=...然后在模型上调用torch.compile()函数，该函数编译模型的计算图并准备使用PyTorch 2进行训练。 训练过程在A100上持续了大约2个小时。
文章目录 CIFAR-10数据集简介 数据准备 数据预处理 构建深度学习模型 模型训练与评估 准确率分析 结论 欢迎来到AIGC人工智能专栏~深度学习模型在图像识别中的应用：CIFAR-10数据集实践与准确率分析...CIFAR-10数据集简介 CIFAR-10数据集是一个包含60,000张32x32像素彩色图像的数据集，这些图像属于10个不同的类别。每个类别包含6,000张图像。...CIFAR-10数据集通常用于测试和验证深度学习模型的性能，因为它相对较小，但具有足够的复杂性，可以用于图像分类任务。 数据准备 首先，我们需要下载CIFAR-10数据集并准备数据以供模型训练。...在本例中，我们训练了一个简单的CNN模型，并在CIFAR-10测试数据集上进行了评估。 在实际应用中，您可以尝试不同的深度学习模型架构、超参数调整和数据增强技术来提高模型的性能。...结论 深度学习模型在图像识别任务中的应用正在不断取得突破。本文介绍了如何使用CIFAR-10数据集构建和训练一个简单的CNN模型，以及如何评估模型的性能。
其中，CIFAR-10数据集是一个广泛使用的基准数据集，包含了10个不同类别的彩色图像。本文将介绍如何使用深度学习模型构建一个图像识别系统，并以CIFAR-10数据集为例进行实践和分析。...文章中会详细解释代码的每一步，并展示模型在测试集上的准确率。此外，还将通过一张图片的识别示例展示模型的实际效果。...在使用 urllib.request 下载数据集时，有时会遇到证书验证的问题。通过这行代码可以忽略证书验证，确保数据集能够顺利下载。...提供的 cifar10.load_data() 方法从官方网站上下载 CIFAR-10 数据集，并将训练集和测试集分别保存到 (x_train, y_train) 和 (x_test, y_test)...输出层包含10个神经元，对应CIFAR-10数据集中的类别。
为了说明这个问题，几位作者拿出30个在CIFAR-10验证集上表现良好的图像分类模型，换一个数据集来测试它们，用结果说话。...各位作者还在准确率的差异上，发现了一个小趋势。在原版CIFAR-10上准确率比较高的那些新模型，在新测试集上的成绩下滑不那么明显。 ?...测试基准需要不断有新的数据集注入。 “我在MNIST上也见过类似的情况。一个准确率达到99%的分类器，换一个全新的手写数据集，立刻掉到90%。”...比方你参加Kaggle竞赛时，如果只根据验证集（public leaderboard）数据来调整你的模型，那么你在测试集（private leaderboard）只会一直表现不佳。...不止图像分类 其实，这个过拟合的问题并不是只出现在图像分类研究上，其他模型同样无法幸免。 今年年初，微软亚洲研究院和阿里巴巴的NLP团队，在机器阅读理解数据集SQuAD上的成绩超越了人类。
选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集，本文详细介绍了实现过程。...我们的目的 这篇博客的主要目的就是使读者熟悉在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。 我们将选用 MNIST 作为数据集。...MNIST 数据集包括手写数字的图像和对应的标签。...其中的输入数据是一个像素值的集合。我们可以轻易地将其格式化，将注意力集中在 LSTM 实现细节上。 实现 在动手写代码之前，先规划一下实现的蓝图，可以使写代码的过程更加直观。...代码 在开始的时候，先导入一些必要的依赖关系、数据集，并声明一些常量。设定 batch_size=128 、 num_units=128。
对于精确并且昂贵的激光点云数据来说当前的3D检测算法具有很高的检测精度。...然而到目前为止，使用廉价的单目相机或者立体相机数据的检测算法仍然很难达到较高的精度，出现这种差距的主要原因是基于图像数据算法在深度估计上存在较大的误差。...然而，在这篇论文中，认为造成这种差异的主要原因不是数据的质量，而是数据的表现形式。考虑到卷积神经网络的内部工作原理，建议将基于图像的深度映射转换为伪像素表示——本质上是模拟激光雷达信号。...经过在当前广泛应用的Kitti数据机上进行测试，本文算法有效的改进了当前最好的基于图像的3D目标检测算法，并且在30m的检测范围内，检测精度从过去的22%，提升到74%。...算法提交时本文算法在kitti的基于立体图像的3D目标检测排行榜排名第一。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ?
引言 卷积神经网络（CNN）在视觉和自然语言处理领域都已经取得了卓越的表现。进一步提升性能的总体趋势使得模型越来越复杂且越来越深。...我们使用 ResNet-34、ResNet-50 和 VGG-16 架构在 ImageNet 上执行了三个大规模实验，还使用 VGG-16、ResNet-56 和 MobileNet 架构在 CIFAR...表 1：不同设置的 VGG-16 在 CIFAR-10 上的详细结果 ? 表 2：在 CIFAR-10 数据集上，针对 VGG-16 架构的当前最佳模型压缩方法与我们的模型的比较 ?...表 3：在 CIFAR-10 上，针对 ResNet-56 架构的当前最佳模型压缩方法与我们的不同设置的模型的详细结果和对比 ?...表 4：不同设置的 MobileNet 在 CIFAR-10 上的详细结果 ? 表 5： VGG-16 在 ImageNet 上的结果。
图结构在现实世界中随处可见。道路、社交网络、分子结构都可以使用图来表示。图是我们拥有的最重要的数据结构之一。 今天有很多的资源可以教我们将机器学习应用于此类数据所需的一切知识。...Cora 数据集包含 2708 篇科学出版物，分为七类之一。...这样做以后数字也对不上，显然是因为“Cora 数据集有重复的边”，需要我们进行数据的清洗 另一个奇怪的事实是，移除用于训练、验证和测试的节点后，还有其他节点。...最后就是我们可以看到Cora数据集实际上只包含一个图。 我们使用 Glorot & Bengio (2010) 中描述的初始化来初始化权重，并相应地（行）归一化输入特征向量。...由于这是一个小数据集，因此这些结果对选择的随机种子很敏感。缓解该问题的一种解决方案是像作者一样取 100（或更多）次运行的平均值。 最后，让我们看一下损失和准确率曲线。
这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么？ ?...总是首先导入我们的库并获取数据集。...用于数据加载的子进程数 每批加载多少个样品 准备数据加载器，现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集，则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。
在最近的研究中，这两个算法与近200种其他算法在100多个数据集上的平均值相比较，它们的效果最好。 在这篇文章中，我们将回顾这个研究，并考虑一些测试算法在我们机器学习问题上的应用。...“，并于2014年10月在”机器学习研究杂志 “上发表。 在这里下载PDF。 在本文中，作者通过了121个标准数据集评估了来自UCI机器学习库的 来自17个类别(族）的179个分类器。...，梯度提升机器等）在一些数据类别变化时表现的最好。...UCI机器中的数据集通常是标准化的，但是不足以在原始状态下用于这样的研究。 这已经在“ 关于为分类器准备数据的论述 ” 一文中指出。...由于将分类属性转换为数值和对所执行的数据集进行标准化，所以高斯支持向量机可能表现良好。 不过，我赞扬作者在接受这个挑战方面的勇气，这些愿意接受后续研究的人士可能会解决这些问题。
VGG根据层数的不同包括有VGG-11、VGG-16、VGG-19等。 ?...VGG上比较大的创新有发现采用类似3*3小窗口的kernel不仅对比AlexNet的7*7窗口具有更小的计算量，且学习效果更佳。 VGG的发现在ILSVRC比赛上拿到了第二名的成绩。...在了解第一名前，这里先讲解1*1size的kernel是什么原理。 ?...这样做的原因在于可以使网络结构可以在不同的视野下进行学习。 Googlenet结构如下 ? 在中间节点处做了不同的kernel卷积运算。...上图左侧，同样的CIFAR-10数据集，有人研究过20层、32层、44层、56层的错误率表现。由图可看出更多的层数反而不会使准确率提升，更使得训练过程愈发困难。
在 VGG-16 上基于 CIFAR-10 数据集的权重剪枝对比结果。 ? 表 2....在 ResNet-18 (NISP 和 AMC 结果为 ResNet-50) 上基于 CIFAR-10 数据集的权重剪枝对比结果。 ? 表 3....在 VGG-16 上基于 ImageNet 数据集的结构化权重剪枝 ? 表 4. 在 ResNet-18/50 上基于 ImageNet 数据集的结构化权重剪枝对比结果。 ? 表 5....可以看到，AutoCompress 框架对深度模型压缩效果极为显著，例如 VGG-16 在 CIFAR-10 数据集上，结构化剪枝压缩率高达 52.2 倍，无精度损失，在 Samsung Galaxy...ResNet-18 在 CIFAR-10 数据集上更是达到了 54.2 倍结构化剪枝压缩率无精度损失。
他们验证了在 SVHN、CIFAR-10 和 ImageNet 上从头训练的 ResNets，以及在 CIFAR-10 上进行微调的视觉 Transformer 的与剪枝数据集大小有关的误差指数缩放特征...在 ImageNet 上对 10 个不同的数据剪枝度量进行了大规模基准测试研究，发现除了计算密集度最高的度量之外，大多数度量表现不佳。 4....研究者用不同数量的初始数据集大小和数据剪枝下保存的数据分数 (图 3A 中的理论对比图 3BCD 中的深度学习实验) ，在 SVHN、CIFAR-10 和 ImageNet 上训练的 ResNets 验证了上述三个预测...在每个实验设置中，可以看到，较大的初始数据集大小和更积极的剪枝比幂律缩放表现更好。此外，更大的初始数据集可能会看到更好的缩放（如图 3A）。 此外，研究者发现数据剪枝可以提升迁移学习的表现。...通过在 ImageNet1K 的不同剪枝子集 (如图 3D 所示) 上预训练 ResNet50，研究者检查了剪枝预训练数据的功效，然后在 CIFAR-10 上对它们进行微调。
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