文件名称:MNIST-multitask::keycap_6::keycap_6::keycap_6:重现了ICLR '18审查不足的论文“关于MNIST图像数据集的多任务学习”
文件大小:7KB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-06-05 08:54:16
deep-learning mnist transfer-learning multi-task-learning fashion-mnist
MNIST多任务 复制审查不足的论文 该论文认为,训练前网络与类似MNIST的数据集可以提高性能 结果 资料集 单任务 M + F 单项任务(纸质报告) M + F(纸质报道) MNIST 0.996 0.9956 0.9956 0.9971 时尚MNIST 0.9394 0.942 0.9432 0.9518 讨论 在我的复制品中,FashionMNIST与预先训练的MNIST + FashionMNIST相比,性能更好 但是MNIST无法享受预培训的好处。 复制和纸张之间的偏差可能是由数据预处理引起的。 作者 /
【文件预览】:
MNIST-multitask-master
----main.py(6KB)
----dataset.py(5KB)
----transfer.py(6KB)
----model.py(1KB)
----README.md(747B)
----process.py(732B)