Сверточная нейронная сеть со 101 слоем известна как ResNet-101. База данных ImageNet содержит предварительно обученную адаптацию сети, подготовленную на более чем миллионе изображений. Сеть может разделять изображения на 1000 различных классификаций объектов, включая клавиатуру, мышь, карандаш и, более того, множество животных. Соответственно, сеть получила богатые изображения компонентов для ассортимента изображений. Сначала мы выполним нашу операцию с набором данных CIFAR-10. Есть..

Многие проекты с открытым исходным кодом используют открытые наборы данных, такие как CIFAR-10, CIFAR-100… для изменения этих проектов вам может потребоваться настроить наборы данных. Введение В моем предыдущем посте я описал способ, формальный и сложный, написал свой собственный mycervical.py для использования моего настроенного набора данных cifar10. В этом посте я буду использовать гораздо более простой способ, только изменив одну существующую строку кода , для архивирования той..

В современном мире, при наличии огромных объемов данных и вычислительной мощности, машинное обучение набирает обороты больше, чем раньше. Данные доступны в различных формах, и одной из наиболее известных форм данных являются изображения. Классификация — это своего рода проблема машинного обучения, когда у нас есть набор точек данных, и мы классифицируем или помечаем каждую точку соответствующим классом. Таким образом, конкретную точку данных можно отличить от соседних точек. Точно так же..