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用keras搭建CNN跑cifar10.py

经过局部对比度标准化后的特征输入下采样层，为了保证不变性的同时获取较高的识别率，因此对池化层也进行多尺度的的变换，根据输出特征的维度相应调整池化层的采样间隔。其采样间隔越大输出特征映射图就越模糊，特征不变性就越强。经过下采样后将所有特征图传递给全连接层，用于下一步的目标分类识别。

2021-12-31 08:02:29 3KB 实测代码

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EfficientNet-CIFAR10

Pytorch实现EfficientNet模型在CIFAR10数据集上的测试。ipynb文件，包含了完整的训练、测试输出数据。

2021-12-30 17:10:56 39KB python cifar10 pytorch

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DPN-CIFAR10

Pytorch实现DPN模型在CIFAR10数据集上的测试。ipynb文件，包含了完整的训练、测试输出数据。

2021-12-30 17:10:52 69KB python cifar10 pytorch

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CIFAR10:在Pytorch中使用ResNet进行CIFAR 10 TransferLearning-源码

CIFAR10:在Pytorch中使用ResNet进行CIFAR 10 TransferLearning

2021-12-29 20:39:08 72KB

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DLA-CIFAR10

Pytorch实现DLA模型在CIFAR10数据集上的测试。ipynb文件，包含了完整的训练、测试输出数据。

2021-12-28 12:06:11 36KB python cifar10 pytorch

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RegNet-CIFAR10

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2021-12-28 12:06:11 36KB python cifar10 pytorch

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PANSNet-CIFAR10

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2021-12-28 09:09:41 78KB python cifar10 pytorch

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包含cifar10数据集，CNN卷积网络源码，OpenMV IDE2.2，PPT

2021-12-27 21:02:07 430.92MB cifar10数据集 CNN卷积网络源码 OpenMVIDE2.2

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SENet-CIFAR10

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2021-12-26 17:10:30 37KB pytorch cifar10 python

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GoogLeNet-CIFAR10

Pytorch实现GoogLeNet模型在CIFAR10数据集上的测试。ipynb文件，包含了完整的训练、测试输出数据。

2021-12-22 15:12:32 37KB pytorch cifar10 python

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