文件名称：CNN-Cifar
文件大小：2.62MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-11 08:58:59
JupyterNotebook
CNN-Cifar 该项目旨在预测CIFAR-10和CIFAR100数据集的标签。 我使用Keras Sequential来实现CNN模型。 几乎所有代码都是Jupyter笔记本的形式。 依存关系 朱皮特 张量流 凯拉斯 Matplotlib Cifar 10 准确度= 83％ CNN模型 指标图 CNN模型 微调DenseNet201模型以预测Cifar100 使用的技术：图像增强，模型检查点，早期停止和ReduceLROnPlateau，RMSprop 准确度= 83.55％ 微调的CNN模型 指标图
【文件预览】：
CNN-Cifar-main
----cifar100_densenet.ipynb(240KB)
----Pictures()
--------model_plot_cifar100.png(59KB)
--------metric_graph.png(12KB)
--------model_plot_cifar10.png(231KB)
--------densenet.png(2.64MB)
----.gitignore(2KB)
----README.md(831B)
----.vscode()
--------settings.json(44B)