CVPR 2022 | 提高小数据集利用效率，复旦等提出分层级联ViT网络
来自复旦大学、上海市智能信息处理重点实验室和香港大学的研究者提出了一种基于 DINO 知识蒸馏架构的分层级联 Transformer (HCTransformer) 网络。 小样本学习是指从非常少量的标记数据中进行学习的问题，它有望降低标记成本，实现低成本、快速的模型部署，缩小人类智能与机器模型之间的差距。小样本学习的关键问题是如何高效地利用隐藏在标注数据中的丰富信息中进行学习。近年来，...
【Pytorch神经网络实战案例】22 基于Cora数据集实现图注意力神经网络GAT的论文分类
注意力机制的特点是，它的输入向量长度可变，通过将注意力集中在最相关的部分来做出决定。注意力机制结合RNN或者CNN的方法。1 实战描述【主要目的：将注意力机制用在图神经网络中，完成图注意力神经网络的结构和搭建】1.1 实现目的有一个记录论文信息的数据集，数据集里面含有每一篇论文的关键词以及分类信息，同时还有论文间互相引用的信息。搭建AI模型，对数据集中的论文信息进行分析，使模型学习已有论文的分类....
【Pytorch神经网络实战案例】21 基于Cora数据集实现Multi_Sample Dropout图卷积网络模型的论文分类
Multi-sample Dropout是Dropout的一个变种方法，该方法比普通Dropout的泛化能力更好，同时又可以缩短模型的训练时间。XMuli-sampleDropout还可以降低训练集和验证集的错误率和损失，参见的论文编号为arXⅳ:1905.09788,20191 实例说明本例就使用Muli-sampleDropout方法为图卷积模型缩短训练时间。1.1 Multi-sample....
【Pytorch神经网络实战案例】20 基于Cora数据集实现图卷积神经网络论文分类
1 案例说明（图卷积神经网络）CORA数据集里面含有每一篇论文的关键词以及分类信息，同时还有论文间互相引用的信息。搭建AI模型，对数据集中的论文信息进行分析，根据已有论文的分类特征，从而预测出未知分类的论文类别。1.1 使用图卷积神经网络的特点使用图神经网络来实现分类。与深度学习模型的不同之处在于，图神经网通会利用途文本身特征和论文间的关系特征进行处理，仅需要少量样本即可达到很好的效果。cora....
基于cifar10数据集CNN卷积网络的实现
1.CNN简介CNN是卷积神经网络的简称，是深度学习的算法之一，目前在图像的分割领域有着广泛的应用。因为卷积神经网络概念很多可以参考如下的博客：1、CNN笔记：通俗理解卷积神经网络：https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/518124592、卷积神经网络（CNN）详解https://zhuanlan.zhihu.com/p/471845292....
假设测试数据集test_data为随机生成的，并设置小批次。model神经网络已经训练好了，怎么用MSE来做测试
使用均方误差（MSE）作为模型性能的评估指标，可以通过以下步骤对训练好的模型进行测试：加载测试数据集test_data，并将其分成小批次。将小批次的输入数据输入到模型中，并使用模型生成预测值。将预测值与测试集中的目标值进行比较，计算出预测值和目标值之间的均方误差（MSE）。对所有小批次的MSE进行平均，得到模型在测试集上的平均MSE。以下是一些示例代码，可以帮助你完成上述步骤：import to....
快速在 PaddleLabel 标注的花朵分类数据集上展示如何应用 PaddleX 训练 MobileNetV3_ssld 网络
一、图像分类（快速在 PaddleLabel 标注的花朵分类数据集上展示如何应用 PaddleX 训练 MobileNetV3_ssld 网络）PaddleLabel 标注数据+PaddleX 训练预测=快速完成一次图像分类的任务1. 数据准备首先使用PaddleLabel对自制的花朵数据集进行标注，其次使用Split Dataset功能分割数据集，最后导出数据集从PaddleLabel导出后的....
DL之DNN：基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行回归预测(数据较多时采用mini-batch方式训练会更快)
目录基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行回归预测(数据较多时采用mini-batch方式训练会更快)输出结果实现代码基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行回归预测(数据较多时采用mini-batch方式训练会更快) &...
机器学习之卷积神经网络使用cifar10数据集和alexnet网络模型训练分类模型
使用cifar10数据集和alexnet网络模型训练分类模型下载cifar10数据集代码：import torchvision import torch transform = torchvision.transforms.Compose( [torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Resize(224...
Google Earth Engine——WWF/HydroSHEDS/03DIR水文信息数据集提供了一套不同尺度的地理参考数据集（矢量和栅格），包括河流网络、流域边界、排水方向和流量积累。
HydroSHEDS is a mapping product that provides hydrographic information for regional and global-scale applications in a consistent format. It offers a suite of geo-referenced datasets (vector and rast....
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