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SVM做图片处理
- 使用SVM算法对CIFAR-10图片数据集进行分类,包括模型的训练,测试和参数的调优(Using SVM algorithm to classify CIFAR-10 image data sets, including model training, testing and parameter tuning)
使用vgg16训练cifar数据集
- 神经网络 深度学习 慕课平台 tensorflow2.1 使用vgg16训练cifar10分类数据集
data_batch_2
- cifar-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成,每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的恰好1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像,但一些训练批次可能包含来自一个类别的图像比另一个更多。总体来说,五个训练集之和包含来自每个类的正好5000张图像。 具体:batch2.mat文件,该训练集可以用于图片识别,非负矩阵分解等。(The ci