# 基于PyTorch框架的深度学习分类优化实战 ## 项目简介 本项目是一个基于PyTorch框架的深度学习分类优化实战项目，专注于提高图像分类任务的模型准确率。项目通过实现和测试多种优化策略，包括数据增强、模型选择、优化器选择、学习率更新策略和损失函数选择，来提升模型在CIFAR100数据集上的分类性能。 ## 项目的主要特性和功能 1. 数据增强 实现多种数据增强技术，如随机裁剪、随机水平翻转、随机旋转、颜色抖动等，以增强模型的泛化能力。 高级数据增强技术，如随机擦除、MixUp、CutMix、AutoAugment等，通过实验对比选择最优方案。 2. 模型选择 选择并实现多种深度学习模型，包括ResNet、WideResNet、ShuffleNet、MobileNet等，通过实验对比选择最优模型。 探索最新的Transformer模型，如VIT、Swin、CaiT等，以进一步提升模型性能。

HypeLCNN概述 该存储库包含论文“具有用于高光谱和激光雷达传感器数据的光谱和空间特征融合层的深度学习分类框架”的论文源代码（正在审查中） 使用Tensorflow 1.x开发（在1.10至1.15版上测试）。 该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。 主要特点： 支持超参数估计 基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口） 基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口） 培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的） 能够在经典机器学习方法中使用数据集集成 神经网络的培训，分类和指标集成 胶囊网络和神经网络的示例实现 基于CPU / GPU / TPU（进行中）的培训 基于GAN的数据增强器集成 交叉折叠验证支持 源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践 注意：数据集文件太

该数据集由17509张图像组成，包含7种不同类别的杂草图像和1个负类图像，使用csv对每一图像的类别进行标注。数据集中的每幅图像统一被缩放为256*256像素大小，该数据集主要应用于基于深度学习或机器学术的杂草分类、检测等方面的研究。

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此演示展示了信号数据示例的完整深度学习工作流程。 我们展示了如何准备、建模和部署基于深度学习 LSTM 的分类算法来识别机械空气压缩机的状况或输出。 我们展示了如何执行深度学习工作流程的以下部分的示例： 第 1 部分 - 数据准备第 2 部分 - 建模第 3 部分 - 部署 该演示是作为 MATLAB 项目实现的，需要您打开该项目才能运行它。 该项目将管理您需要的所有路径和快捷方式。 第一次运行项目时还需要一个重要的数据副本。 第 1 部分 - 数据准备本示例说明如何提取将用作LSTM深度学习网络输入的声学特征集。 跑步： 打开 MATLAB 项目 Aircompressorclassification.prj 打开并运行 Part01_DataPreparation.mlx 第 2 部分 - 建模此示例展示了如何训练 LSTM 网络对包括健康和不健康信号的多种操作模式进行分类

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深度学习，代码示例，用一个简单的一层网络实现鸢尾花分类，经过500次传播，准确率可以达到90%以上。最后实现了准确率和损失值的可视化。

六种特别美丽的蝴蝶图片数据集，该数据集的收集于2022年共包含1028张图像，每张图片都是224x224像素的jpg格式，这些图片是6种常见的美丽的蝴蝶。有些蝴蝶是有毒的，有些看起来像有毒的。CSV文件包含标签，文件夹或图像名称中不包含标签信息。

传统装饰图案数据集，主数据集(decor.zip)是485张传统装饰图案的彩色图像(150x150x3)和带有decor.csv标签的文件。图片文件格式为。png，标签为整数和值。文件DecorColorImages。H5由这个集合的预处理图像图像张量和目标(标签)组成。

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