cifar10_cnn.py例子下载

PIPI_333 2018-01-28 03:40:28

keras 官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，
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CIFAR-10 的一个demo，可以直接运行，里边有数据集，是一个进行10中类别的图片进行分类，准确率高达95.67%

addition_rnn.py 执行序列学习以执行两个数字（作为字符串）的添加。 antirectifier.py 演示如何为Keras编写自定义图层。 babi_memnn.py 在bAbI数据集上训练一个内存网络以进行阅读理解。 babi_rnn.py 在bAbI数据集上训练一个双支循环网络，以便阅读理解。 cifar10_cnn.py 在CIFAR10小图像数据集上训练一个简单的深CNN。 conv_filter_visualization.py 通过输入空间中的渐变上升可视化VGG16的过滤器。 conv_lstm.py 演示使用卷积LSTM网络。 deep_dream.py 深深的梦想在克拉斯。 image_ocr.py 训练一个卷积堆叠，后跟一个循环堆栈和一个CTC logloss函数来执行光学字符识别（OCR）。 imdb_bidirectional_lstm.py 在IMDB情绪分类任务上训练双向LSTM。 imdb_cnn.py 演示使用Convolution1D进行文本分类。 imdb_cnn_lstm.py 在IMDB情绪分类任务上训练一个卷积堆栈，后跟一个循环堆栈网络。 imdb_fasttext.py 在IMDB情绪分类任务上训练一个FastText模型。 imdb_lstm.py 在IMDB情绪分类任务上训练一个LSTM。 lstm_benchmark.py 比较IMDB情绪分类任务上不同的LSTM实现。 lstm_text_generation.py 生成尼采文字的文字。 mnist_acgan.py 在MNIST数据集上实现AC-GAN（辅助分类器GAN） mnist_cnn.py 在MNIST数据集上训练一个简单的convnet。 mnist_hierarchical_rnn.py 训练一个分级RNN（HRNN）来分类MNIST数字。 mnist_irnn.py Le等人在“以简单的方式初始化整流线性单元的反复网络”中再现具有逐像素连续MNIST的IRNN实验。 mnist_mlp.py 在MNIST数据集上训练一个简单的深层多层感知器。 mnist_net2net.py 在“Net2Net：通过知识转移加速学习”中再现带有MNIST的Net2Net实验。 mnist_siamese_graph.py 从MNIST数据集中的一对数字上训练暹罗多层感知器。 mnist_sklearn_wrapper.py 演示如何使用sklearn包装器。 mnist_swwae.py 列出了一个堆栈，其中AutoEncoder在MNIST数据集上的剩余块上构建。 mnist_transfer_cnn.py 转移学习玩具的例子。 neural_doodle.py 神经涂鸦。 neural_style_transfer.py 神经样式转移。 pretrained_word_embeddings.py 将预训练的词嵌入（GloVe embeddings）加载到冻结的Keras嵌入层中，并使用它在20个新闻组数据集上训练文本分类模型。 reuters_mlp.py 在路透社newswire主题分类任务上训练并评估一个简单的MLP。 stateful_lstm.py 演示如何使用有状态的RNN有效地建模长序列。 variational_autoencoder.py 演示如何构建变体自动编码器。 variational_autoencoder_deconv.py 演示如何使用反褶积层使用Keras构建变体自动编码器。

图像检索数据集：CIFAR10，ResNet50、1w Web爬网程序收集的无标签图片网络：简单的CNN（在CIFAR10中接受过培训），ResNet50（在ImageNet中进行过接受培训）用法。请先安装requirements.txt ： pip install -r requirements.txt 例子1 如果您需要预训练的模型，则可以从此获取预训练的CNN模型（感谢），然后将模型放在路径./retrieval/models/ 。运行以下命令： python image_retrieval . py # the first time, you shoud add --update to create the thumb_image and the feature of huge image dataset. 例子2 我们在CIFAR-10数据集上实现了一个

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