CIFAR 10分类器

吴恩达网易云公开课《深度学习》week2--logistic回归数据集及代码实现

UCI经典分类二分类数据集，机器学习算法测试。亲测可用。

数据挖掘的过程一般如下： 1. 读入训练、测试样本 2. 初始化分类器 3. 使用训练样本训练分类器 4. 使用测试样本测试分类器的学习效果 5. 打印分类结果

CIFAR10:在Pytorch中使用ResNet进行CIFAR 10 TransferLearning

ResNet-on-Cifar10, 在cifar10上使用 caffe，Reimplementation ResNet 用caffe进行cifar10的 ResNets实验引用@article{He

1）掌握一种深度学习框架是进行图像分类的关键。选择合适的框架对于构建高效的神经网络模型至关重要。2）设计神经网络用于图像分类是深度学习领域的核心技能之一。通过合理的网络结构和参数调整，可以提高图像分类

利用CIFAR10开源数据集实现图像的分类pytorch代码含有注释简洁易懂直接可以运行适合刚开始学习机器学习的同学.

cifar-10数据集（jpg图片，已经安装名字分好类），拿到解压马上可以使用，无需再转换成图片再分类

提取cifat10图片并分文件夹归类保存。

主要介绍了keras分类之二分类实例(Cat and dog),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧