COMP551 最终项目:COMP551课程的最终项目旨在扩展已发表作品的结果 源码
迷你项目4-COMP551-应用机器学习 概述 该项目旨在复制并扩展以下已发表论文的结果: 。 请在资源库中找到项目记录。 先决条件 所使用的软件包是torch,torchvision,numpy,matplotlib和pandas。 它将数据集(CIFAR10)下载到名为“ data”的文件夹中。 作者 约翰·弗洛雷斯 路易斯·平托 约翰·麦克高恩 剧本 alexnet_cifar10.py AlexNet预训练模型(在ImageNet上)输出:超参数,参数总数,模型的体系结构以及需要学习的参数。 它需要大约13个纪元才能达到其最小测试损失(0.511)/最大准确性(82.7%)。 squ
文件列表
COMP551-Final-Project-main.zip
(预估有个7文件)
COMP551-Final-Project-main
alexnet_cifar10.py
5KB
sq-1.py
6KB
README.md
2KB
fire-next.py
6KB
writeup.pdf
546KB
squeezenet_cifar10.py
5KB
Project specifications.pdf
109KB
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