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回答
对于
STL-10
数据集,Scikit支持向量机的准确率很低。
我正在使用Scikit-学习支持向量机来训练我的
STL-10
数据集模型,其中包含5000幅训练图像(10个预定义的折叠)。所以我有5000*96*96*3大小的数据集,用于培训和测试。
浏览 3
修改于2016-05-30
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3
回答
使用随机洗牌的批次作为来自图像数据张量的CNN的输入
我正在尝试使用
STL-10
数据集训练网络。 我已经从
STL-10
二进制文件中提取了数据,并将它们转换为numpy数组。
浏览 4
提问于2018-02-22
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1
回答
去噪-验证集上的自动编码器给出了不好的结果,甚至对于随机噪声的训练图像也是如此。
我在
STL-10
数据集上训练了一个小的去噪自动编码器ConvNet,在列车/测试_noisy数据上的输出是干净的。然而,如果我采取一个验证图像,并添加噪声,并通过网络,它仍然有一些噪音在输出。
浏览 1
修改于2019-04-25
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3
回答
将多类图像分类简化为二值分类
我正在处理一个
stl-10
图像数据集,它包含10个不同的类。我想把这个多类图像分类问题归结为二值类图像分类,如1类Vs rest。
浏览 8
提问于2022-04-15
得票数 0
1
回答
训练误差随时代的变化而减小
我试图在
STL-10
数据集上训练一个VGG-19神经网络,其中包含5000幅图像(每个类500幅)。输出类的数量是10。
浏览 0
修改于2021-02-13
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1
回答
Tensorflow中的迭代器在初始化后返回相同的输出
我正在使用
STL-10
数据集来训练CNN。 我正在尝试从训练数据集中随机获取10张图像。
浏览 0
提问于2018-02-23
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1
回答
暹罗网络的成本保持不变,为0.6932
我使用
STL-10
数据集进行训练,除了最后一个logit层之外,我用VGG-13 CNN网络代替了本文中使用的3层网络。
浏览 3
修改于2018-06-07
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1
回答
CNN中的过度拟合
我正在训练
STL-10
数据集上的VGG网。但是前1名和前5名的训练准确率都达到了100%。 这是否意味着网络太合适了?还是不想?
浏览 0
修改于2018-07-09
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1
回答
HTML组合了两个筛选脚本
tr><td>14400</td><td>4"x6' 5"x7"</td></tr> <td>
STL
浏览 6
提问于2022-05-14
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