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GoogLeNet实现
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2023-01-13 01:40:26
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GoogLeNet实现
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一次性分享一些.NET板网友高频经常索要的源代码
参见 http://bbs.csdn.net/topics/390886059
TensorFlow学习--
GoogLe
Net
实现
GoogLe
Net
实现
基于
GoogLe
Net
实现
鸟类识别任务
本案例使用的数据集是一个基于鸟分类的数据集,包含Bananaquit、Black Skimmer、Black Throated Bushtiti、Cockatoo四种类别。训练集位于data/train/ 目录下,两类的图片分别位于各自分类的目录下。
经典分类模型回顾2—
Google
Net
实现
图像分类(matlab版)
Google
Net是深度学习领域的一种经典的卷积神经网络,其在ImageNet图像分类任务上的表现十分优秀。下面是使用Matlab
实现
Google
Net的图像分类示例。 1. 数据准备 在开始之前,需要准备一些图像数据用来训练和测试模型,可以从ImageNet等数据集中下载。 2. 网络构建 使用Matlab的Neural Network Toolbox可以快速构建卷积神经网络。在本示例中,我们可以使用已经预训练好的
Google
Net模型,也可以从头开始构建一个新的模型。 使用预训练好的Googl
经典卷积模型回顾15—
Google
net
实现
图像分类(Tensorflow2.0,猫狗分类)
GoogLe
Net是
Google
在2014年提出的一个深度学习模型,也是当时ImageNet图像分类挑战赛(ILSVRC14)的获胜者,比起先前的模型,
GoogLe
Net在模型深度和模型参数上都有很大的优化,同时也提高了模型的准确率。辅助分类器是对中间层的输出进行分类,这些分类器的误差也参与整个网络的反向传播,从而更加有效地更新网络参数,使得网络更加容易收敛。我们将使用预训练的模型,并在模型的顶部添加一些全连接层和Dropout层。然后,我们将创建一个数据增强器,并将其应用于训练数据。
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