一摩尔自由的博客

复现何凯明Resnet论文正确率0.9+结果，但是正确率还是没有达到0.9以上，因为 101-layers 和 152-layers 的残差块结构和 34-layers 是有一些区别的。 import tensorflow as tf import os import numpy as np import pickle # 文件存放目录 CIFAR_DIR = "./cifar-10-ba...

迁移学习：将一个领域的已经成熟的知识应用到其他的场景中，例如图像识别中最常见的例子，训练一个神经网络。来识别不同的品种的猫，你若是从头开始训练，你需要百万级的带标注数据，海量的显卡资源。而若是使用迁移学习，你可以使用Google发布的Inception或VGG16这样成熟的物品分类的网络，只训练最后的softmax层，你只需要几千张图片，使用普通的CPU就能完成，而且模型的准确性不差。 案例一 ...

利用LSTM对IMDB Reviwe文本进行分类，数据集可以在kaggle官网上获取，kaggle比赛 或者https://pan.baidu.com/s/1EYoqAcW238saKy3uQCfC3w 提取码：ilze # 导入相应的包 import pandas as pd import warnings import re import matplotlib.pyplot as pl...