• 2024-09-28使用cifar100上训练的resnet18进行ood测试
    以cifar100作为闭集(closed-set)数据集,使用resnet18模型进行训练,然后在常见的开集(out-of-distribution)数据集上进行OOD检测。使用MSP(MaximumSoftmaxProbability)作为OOD检测的依据。开集噪声数据集使用gaussian,rademacher,blob,svhn四种类型。其中gaussian、rademacher
  • 2024-03-19不平衡数据集cifar100训练模型,提取特征保存为mat文件
    主要分两步走,先训练好模型,保存模型,然后再读取模型,保存特征①训练模型,保存模型importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.data.samplerimportWeightedRandomSampler
  • 2023-06-24TensorFlow10.2 卷积神经网络-CIFAR100 实战
    ▪Loaddatasets▪BuildNetwork▪Train▪Test这里先是进行卷积然后再进行全连接Loaddatasetsdefpreprocess(x,y):#[0~1]x=tf.cast(x,dtype=tf.float32)/255.y=tf.cast(y,dtype=tf.int32)returnx,y(x,y),(x_test,y_test)=dat
  • 2023-06-18SummerResearch_Log_20230617
    WorkingContent:1.今天还是读代码,对于代码有以下问题:(1)FCNet最后的输出层只有1个神经元,这如何做分类?——解决了,应该是因为它每个子任务都是训练两类,所以只需要一个神经元确定是哪个类别。(2)CIFAR数据集的分任务是什么情况?既使用了CIFAR10也使用了CIFAR100,并且分类的情况也有点
  • 2023-04-06深度学习—ResNet_CIFAR100代码
        1'''2参考资料:PyTorch官方文档3'''45#导入所需的包6importtorch7importwandb8importtorch.nnasnn9fromtorchvisionimporttransforms10fromtorchvision.datasetsimportCIFAR10011fromtorch
  • 2023-04-03深度学习—AlexNet_CIFAR100代码
        1#导入所需的包2importtorch3#importwandb4importtorch.nnasnn5fromtorchvisionimporttransforms6fromtorch.utils.dataimportDataLoader7fromtorchvision.datasetsimportCIFAR10089#使用Compose容器组合定义图
  • 2023-04-03深度学习—VGG16_CIFAR100代码
     1#导入所需的包2importtorch3#importwandb4importtorch.nnasnn5fromtorchvisionimporttransforms6fromtorchvision.datasetsimportCIFAR1007fromtorch.utils.dataimportDataLoader89#使用Compose容器组合定义图像预处理方
  • 2023-03-28深度学习—LeNet5_CIFAR100代码
     1importtorch2fromtorch.utils.dataimportDataLoader3fromtorchvisionimporttransforms4fromtorchvisionimportdatasets56#########