文件名称：cifar-10-cnn：使用CIFAR数据集进行深度学习
文件大小：1.16MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-25 17:30:43
deep-learning tensorflow keras densenet convolutional-neural-networks
用于CIFAR-10的卷积神经网络 该存储库是关于cifar10的CNN体系结构的一些实现的。 我只是用Keras和Tensorflow到implementate所有这些CNN模型。 （如果有时间，可能是火炬/火炬版） pytorch版本可在 要求 巨蟒（3.5） keras（> = 2.1.5） tensorflow-gpu（> = 1.4.1） 建筑与论文 第一个CNN模型： LeNet 网络中的网络 Vgg19网络 在ILSVRC 2014本地化任务的第一个地方 在ILSVRC 2014分类任务的第二个地方 残留网络 CVPR 2016最佳论文奖 在所有的五个主要轨道一号地方
【文件预览】：
cifar-10-cnn-master
----_config.yml(29B)
----Tensorflow_version()
--------vgg_19.py(13KB)
--------Network_in_Network_bn.py(9KB)
--------vgg_19_pretrain.py(12KB)
--------Network_in_Network.py(9KB)
--------data_utility.py(6KB)
----8_SENet()
--------SENet_Keras.py(7KB)
----README.md(7KB)
----9_Multi-GPU()
--------densenet_multi_gpu.py(6KB)
----4_Residual_Network()
--------ResNet_keras.py(7KB)
----.github()
--------FUNDING.yml(645B)
----htd()
--------README.md(730B)
--------run_training.sh(3KB)
--------ResNet.py(8KB)
----2_Network_in_Network()
--------Network_in_Network_bn_keras.py(5KB)
--------Network_in_Network_keras.py(4KB)
----5_Wide_Residual_Network()
--------Wide_ResNet_keras.py(5KB)
----LICENSE(1KB)
----3_Vgg19_Network()
--------test_pic()
--------Vgg19_keras.py(8KB)
--------Vgg_prediction.py(2KB)
----6_ResNeXt()
--------ResNeXt_keras.py(5KB)
----images()
--------cf10.png(232KB)
----doc()
--------OpenAI-gym-install.md(3KB)
--------img()
--------PyTorch-install.md(6KB)
--------Ubuntu-install-cuda-tensorflow.md(5KB)
----7_DenseNet()
--------DenseNet_keras.py(5KB)
----1_Lecun_Network()
--------README.md(1KB)
--------LeNet_dp_da_wd_keras.py(3KB)
--------LeNet_dp_keras.py(2KB)
--------LeNet_dp_da_keras.py(3KB)
--------LeNet_keras.py(2KB)
----for_girl()
--------00_original.py(2KB)
--------02_set_momory.py(2KB)
--------01_print_summary.py(2KB)
--------03_save_pic.py(2KB)