文章 2023-10-13 来自:开发者社区

【Python机器学习】实验15 将Lenet5应用于Cifar10数据集3

12. 采用pandas可视化数据import pandas as pd table=pd.DataFrame(zip(pre_10000,label_10000)) table010[-0.49338394, -1.098238, 0.40724754, 1.7330961...31[4.0153656, 4.4736323, -0.29209492, -3.2882178...82...

【Python机器学习】实验15 将Lenet5应用于Cifar10数据集3
文章 2023-10-13 来自:开发者社区

【Python机器学习】实验15 将Lenet5应用于Cifar10数据集2

思考题测试集中有哪些识别错误的手写数字图片? 汇集整理并分析原因?11. 读取测试集的图片预测值(神经网络的输出为10)pre_result=torch.zeros(len(test_dataset),10) for i in range(len(test_dataset)): pre_result[i,:]=mod...

文章 2023-10-13 来自:开发者社区

【Python机器学习】实验15 将Lenet5应用于Cifar10数据集1

CIFAR10数据集介绍CIFAR-10 数据集由10个类别的60000张32x32彩色图像组成,每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次有10000张图像。测试批次包含从每个类别中随机选择的1000张图像。训练批次包含随机顺序的剩余图像,但一些训练批次可能包含比另一个类别更多的图像...

【Python机器学习】实验15 将Lenet5应用于Cifar10数据集1

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