【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....
【Pytorch神经网络实战案例】10 搭建深度卷积神经网络
识别黑白图中的服装图案(Fashion-MNIST)https://blog.csdn.net/qq_39237205/article/details/123379997基于上述代码修改模型的组成1 修改myConNet模型1.1.1 修改阐述将模型中的两个全连接层，变为全局平均池化层。1.1.2 修改结果### 1.5 定义模型类 class myConNet(torch.nn.M....
【Pytorch神经网络实战案例】09 使用卷积提取图片的轮廓信息（手动模拟Sobel算子）
1 载入图片并显示import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import torch import torchvision.transforms as transforms import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" ### 1 载入图片并显示 my....
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