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package com.example.demo.djl;import ai.djl.Model;import ai.djl.ModelException;import ai.djl.basicdataset.FashionMnist;import ai.djl.metric.Metrics;import ai.djl.modality.cv.transform.Resize;import ai.djl.modality.cv.transform.ToTensor;import ai.dj.

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1、NiN块由一个卷积层和两个1×1卷积层组成。构建NiN块代码如下 public static SequentialBlock niNBlock(int numChannels, Shape kernelShape, Shape strideShape, Shape paddingShape) { SequentialBlock tempBlock = new SequentialBl

1、数据集很小，数据相似性很高考虑这个kaggle数据集(https://www.kaggle.com/mriganksingh/cat-images-dataset)。这包括猫的图像和其他非猫的图像。它有209个像素64*64*3的训练图像和50个测试图像。这显然是一个非常小的数据集，但我们知道ResNet是在大量动物和猫图像上训练的，所以我们可以使用ResNet作为固定特征提取器来解决我们的猫与非猫的问题。我们需要冻结除最后一层之外的所有网络。2、数据的大小很小，数据相似性也很低考虑来自

1、伪代码 Model model = Model.newInstance(MODEL_NAME); // Block is a composable unit that forms a neural network; combine them like Lego blocks // to form a complex network Block block = new SequentialBlock() .add(C

1、从kaggle 下载数据，如上图所示 covid文件夹下是covid19感染者肺部x-ray图片，图片像素256*256。normal是正常人肺部x-ray图片，图片像素1024*1024。pneumonia是其他类型肺炎肺部x-ray图片，图片像素1024*1024。2、训练类/* * Copyright 2020 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. * * Licensed under the Ap

机器学习生命周期遵循机器学习生命周期来生成鞋类分类模型。 ML生命周期不同于传统的软件开发生命周期，它包含六个具体步骤：获取数据 清理并准备数据 产生模型 评估模型 部署模型 从模型获得预测（或推论）生命周期的最终结果是一个机器学习模型，可以查询该模型并返回答案（或预测）。模型只是数据中趋势和模式的数学表示。 好的数据是所有机器学习项目的基础。 在步骤1中，获取数据。 在第2步中，将数据清理，转换并以机器可以学习的格式放置。 清理和转换过程通常是机器学习生命周期中最耗...

伪代码代码使用3层卷积神经网络conv 和两层全连接Fully Connected Layer// conv -> conv -> conv -> fc -> fc return new SequentialBlock() .add(Conv2d.builder() .setKernelShape(new Shape(8, 8))

1、 CNN 的第一层通常是卷积层（Convolutional Layer）。首先需要了解卷积层的输入内容是什么？如上所述，输入内容为一个 32 x 32 x 3 的像素值数组。解释卷积层的最佳方法是想象有一束手电筒光正从图像的左上角照过。假设手电筒光可以覆盖 5 x 5 的区域，想象一下手电筒光照过输入图像的所有区域。在机器学习术语中，这束手电筒被叫做过滤器（filter，有时候也被称为神经元（neuron）或核（kernel）），被照过的区域被称为感受野（receptive ...

1、快速创建项目的插件Alibaba Cloud Toolkit2、pom添加依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/ai.djl/api --> <dependency> <groupId>ai.djl</groupId> <artifactId>api</artifactId> <