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https://www.cnblogs.com/pei123/p/7694947.html 指定的参数已超出有效值的范围。...参数名：sit ，先仔细看看错误和我的一样不一样 更新了1709就这样了，的确修复了就可以了 ? 控制面板>程序> ?
参考文献 CIFAR-10/CIFAR-100数据集 CIFAR-10和CIFAR-100被标记为8000万个微小图像数据集的子集。...图像以行优先顺序存储，以便数组的前32个条目是图像第一行的红色通道值。 标签 - 范围为0-9的10000个数字的列表。索引i处的数字表示阵列数据中第i个图像的标签。...这些文件中的每一个格式如下： 标签> ... 标签> 换句话说，第一个字节是第一个图像的标签，它是一个0-9范围内的数字。...这是一个ASCII文件，它将0-9范围内的数字标签映射到有意义的类名称。它仅仅是10个类名的列表，每行一个。第i行的类名称对应于数字标签i。 ?...CIFAR-100数据集 这个数据集就像CIFAR-10，除了它有100个类，每个类包含600个图像。，每类各有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分成20个超类。
CIFAR-10/CIFAR-100数据集解析 参考文献 CIFAR-10/CIFAR-100数据集 CIFAR-10和CIFAR-100被标记为8000万个微小图像数据集的子集。...图像以行优先顺序存储，以便数组的前32个条目是图像第一行的红色通道值。 标签 – 范围为0-9的10000个数字的列表。索引i处的数字表示阵列数据中第i个图像的标签。...这些文件中的每一个格式如下： 标签> ... 标签> 换句话说，第一个字节是第一个图像的标签，它是一个0-9范围内的数字。...这是一个ASCII文件，它将0-9范围内的数字标签映射到有意义的类名称。它仅仅是10个类名的列表，每行一个。第i行的类名称对应于数字标签i。...CIFAR-100数据集 这个数据集就像CIFAR-10，除了它有100个类，每个类包含600个图像。，每类各有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分成20个超类。
数据集 用于评估类平衡损失有效性的数据集 试验了CIFAR-10和CIFAR-100的5个不平衡系数分别为10、20、50、100和200的长尾版本。...CIFAR 数据集 ResNet-32在长尾CIFAR-10和CIFAR-100测试集上用不同的损失函数训练的分类错误率 loss类型的超参数搜索空间为{softmax, sigmoid, focal...在CIFAR-10上，最佳的β一致为0.9999。但在CIFAR-100上，不同不平衡因子的数据集往往有不同且较小的最优β。...有和没有类平衡项时的分类错误率 在CIFAR-10上，根据β = 0.9999重新加权后，有效样本数与样本数接近。这意味着CIFAR-10的最佳重权策略与逆类频率重权类似。...大规模数据集 在所有数据集验证集上，使用不同损失函数训练的大规模数据集上的Top-1和Top-5分类错误率 使用了类平衡的Focal Loss，因为它具有更大的灵活性，并且发现β = 0.999
这是一个很好的属性，因为现实世界的数据通常有多个语义标签。...数据集 用于评估类平衡损失有效性的数据集 试验了CIFAR-10和CIFAR-100的5个不平衡系数分别为10、20、50、100和200的长尾版本。...iNaturalist 和ILSVRC是天然的类别不平衡数据集。 在人工创建的具有不同不平衡因子的长尾CIFAR-100数据集中，每类训练样本的个数。...4.2 CIFAR 数据集 ResNet-32在长尾CIFAR-10和CIFAR-100测试集上用不同的损失函数训练的分类错误率 loss类型的超参数搜索空间为{softmax, sigmoid, focal...4.3 大规模数据集 在所有数据集验证集上，使用不同损失函数训练的大规模数据集上的Top-1和Top-5分类错误率 使用了类平衡的Focal Loss，因为它具有更大的灵活性，并且发现β = 0.999
实验方面，我们在 CIFAR-10, CIFAR-100, STL-10 和 SVHN 等标准数据集上充分验证了其有效性。理论方面，论文从非凸优化的角度证明了 Dash 算法的收敛性质。...整个学习框架的重点可以归纳为以下几点： 1、对于无标签数据经过弱数据增强（水平翻转、偏移等）得到的样本通过当前的模型得到预测值 2、对于无标签数据经过强数据增强（RA or CTA）得到的样本通过当前的模型得到预测值...3、把具有高置信度的弱数据增强的结果 ，通过 one hot 的方式形成伪标签 ，然后用 和 X 经过强数据增强得到的预测值 进行模型的训练。...下图对比了训练过程中的 FixMath 和 Dash 选择的正确样本数和错误样本数随训练进行的变化情况（使用的数据集是 cifar100）。...四、结果 我们在半监督学习常用数据集：CIFAR-10，CIFAR-100，STL-10 和 SVHN 上进行了算法的验证。
数据集： 百度网盘 提取码:2p50 CSDN资源 项目训练目标 学会调用数据集, 利用Python相关程序从数据集中读取数据 学会根据数据集训练分类器, 并在Python下实现算法 学会运用已学的知识完成实际数据集的分类程序...(r'trainingDigits') # 定义数据标签列表 y_train = [] # 添加数据标签 for filename in fileList: y_train.append(int...).sort_values() 分布情况 测试集 fileList2 = os.listdir(r'testDigits') # 定义数据标签列表 y_test = []# 获取数据标签 for...超参数n=10时，模型的错误率：0.024312896405919715 绘制不同k值下错误率图形 使用交叉验证网格搜索的方式选择最优模型 estimator = KNeighborsClassifier...，当增大 k 值时，错误率会先降低，因为有周围更多的样本可以借鉴了，分类效果会变好。
实验方面，我们在 CIFAR-10, CIFAR-100, STL-10 和 SVHN 等标准数据集上充分验证了其有效性。理论方面，论文从非凸优化的角度证明了 Dash 算法的收敛性质。...整个学习框架的重点可以归纳为以下几点： 1、对于无标签数据经过弱数据增强（水平翻转、偏移等）得到的样本通过当前的模型得到预测值 2、对于无标签数据经过强数据增强（RA or CTA）得到的样本通过当前的模型得到预测值... 3、把具有高置信度的弱数据增强的结果 ，通过 one hot 的方式形成伪标签 ，然后用 和 X 经过强数据增强得到的预测值 进行模型的训练。...下图对比了训练过程中的 FixMath 和 Dash 选择的正确样本数和错误样本数随训练进行的变化情况（使用的数据集是 cifar100）。...四、结果 我们在半监督学习常用数据集：CIFAR-10，CIFAR-100，STL-10 和 SVHN 上进行了算法的验证。
在语音识别中，一些学者通过标签平滑技术降低了 WDJ 数据集上的单词错误率。在机器翻译中，标签平滑帮助小幅度提升了 BLEU 分数。...在使用硬标签对网络进行训练时，正确分类的 logit 值会远大于错误分类，且不同错误分类的值之间差异也较大。...图 1 展示了本文在 CIFAR-10, CIFAR-100 和 ImageNet 三个数据集上进行图片分类任务时，网络倒数第二层的激活函数的情况，训练使用的网络架构包括 AlexNet, ResNet...第二行可视化使用的数据集为 CIFAR-100，模型为 ResNet-56 ，选择的图片分类为“beaver”，“dolphin”，“otter”。...图片分类 图2左侧展示了 ResNet-56 在 CIFAR-100 数据集上训练后得到的一个可靠性图表，其中虚线表示理想的模型修正情况。可以发现，使用硬标签的模型出现了过拟合的情况。
这里年龄便是一个连续的目标值，并且在目标范围内可能会高度失衡。右图为大型age estimation数据集IMDB-WIKI，其在不同年龄之间具有歪斜的标签分布。...Motivating Example：我们使用两个不同的数据集，(1) CIFAR-100[8]，一个具有100类的分类数据集，以及 (2) IMDB-WIKI[9]，一个大型图像数据集，用于根据人的视觉外观来估算其年龄...这两个数据集本质上具有完全不同的标签空间（label space）：CIFAR-100是 categorical label space，也就是他的目标值是 class index；而IMDB-WIKI...我们将IMDB-WIKI的年龄范围限制为0〜99，以便让两个数据集具有相同的标签范围。此外，我们还对两个数据集进行了采样，用来模拟数据不平衡，同时确保它们具有完全相同的标签的密度分布，如下图所示。...但是，有趣的是，即使标签密度分布与CIFAR-100相同，具有连续的标签空间的 IMDB-WIKI的测试误差分布也与CIFAR-100非常不同。
即使考虑到像ImageNet这样的巨大数据集，与人类大脑通过眼睛接收到的数据数量相比，可用的图像数量也是最小的。...例如，一些转换可能会将图像扭曲成分类中的另一个现有类。更直接的例子是MNIST数据集上的基线图像分类：如果旋转太多，输入“6”可能会转换为“9”，导致模型学习错误的信息。...在这项工作中，作者在3种不同的分类数据集(CIFAR-10,CIFAR-100和Fashion-MNIST)上评估了该方法，用于目标检测的VOC2007数据集，以及用于ReID的三种不同的CNN架构(IDE...同样的策略也适用于RandomErasing。在训练过程中丢弃神经元的方法，如Dropout，可以在训练过程中将热标签的值降低到相同的范围。...5.2 TSLA 使用标签平滑的一个困难是找出ϵ的什么值（即平滑因子）是理想的，无论是对于一般的还是对于特定的数据集。
现状 选择使用哪些数据增强的通用做法，是首先提出适合对应数据集的不同假设，然后进行试验。你可以从随机剪切、随机调整大小或者水平翻转开始，因为它们几乎总是有效的，并且还可以尝试诸如小尺度的旋转等。...解释PPO超出了本文的范围，但是我们可以更详细地看看控制器和子模型实验。 控制器(controller) 控制器以Softmax输出要应用于哪个操作决策。...这是数据增强技术的预期效果。 在CIFAR-10上发现的最佳增强策略可以将CIFAR-100的错误率从12.19%提高到10.67%。 ?...CIFAR-100测试集的错误率， 源自：https://arxiv.org/abs/1805.09501v1 将ImageNet上的最终策略应用在5个不同的较难的数据集，可以显著提高最终的准确度。...这是通过数据增强而不是权值的迁移学习得到的结果。这些结果是从零开始训练Inception v4，而不是从ImageNet微调权重时得到的。 ? FGVC测试集上Top-1错误率(%)。
例如，在具有 250 个标签的 CIFAR-10 数据集上，MixMatch 将错误率降低了 71%（从 38％ 降至 11％），在 STL-10 上错误率也降低了 2 倍。...例如，在具备 250 个标签的 CIFAR-10 数据集上获得了 11.08% 的错误率（第二名的错误率为 38%）； 模型简化测试表明，MixMatch 比其各部分的总和要好； MixMatch 有助于差分隐私学习...研究者还在具备 10000 个标签的 CIFAR-100 数据集上评估了基于较大模型的 MixMatch，并与 [2] 的结果进行了对比。结果如表 1 所示。 ?...表 1：使用较大模型（2600 万个参数）在 CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集上的错误率对比。...图 3：使用不同数量的标签时，MixMatch 与基线方法在 SVHN 数据集上的错误率比较。「Supervised」指所有 73257 个训练实例均为标注数据。
因此，作者建议，如果你的数据集标签错误率高达 10%，你可以考虑使用较为简单的模型。 ...该数据集的 ground-truth 标签是通过将数字与任务的指令相匹配来确定的，以便于复制一组特定的数字。标签错误可能是由于未遵循该数据集的相关说明和手写歧义引起的。...CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集 CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集分别由 10 类和 100 类 32 × 32 图像组成。...这两个数据集通过在互联网上搜索类别标签来收集图像。人工标记时通过过滤掉标签错误的图像，来选择与类别标签匹配的图像。标记器仅根据图像中最突出的一个实例来赋予标签，其中允许该实例有部分遮挡。...该研究表明，如果着手纠正测试集中的标签错误或在数据集噪声较多时使用较小 / 较简单的模型，ML 从业者可能会从中受益。当然，你首先要确定你的数据集噪声是不是真的有那么大，判断方法可以在论文中找到。
，在不增加计算负载量的情况下，在ImageNet、CIFAR-100等数据集上的测试性能超过了ResNet。...而近日，由南开大学、牛津大学和加州大学默塞德分校的研究人员共同提出的Res2Net，可以和现有其他优秀模块轻松整合：在不增加计算负载量的情况下，在ImageNet、CIFAR-100等数据集上的测试性能超过了...研究人员在所有这些模型上评估 Res2Net 模块，并在广泛使用的数据集（例如CIFAR-100和ImageNet）上展示相对于基线模型的一致性能提升。 ?...ImageNet数据集Top1和Top5测试结果 ? Res2Net-50在ImageNet数据集不同规模测试错误率结果。...其中参数w为过滤器宽度，s为scale CIFAR-100数据集测试结果 ? CIFAR-100数据集Top1错误率，以及模型大小 ? CIFAR-100数据集不同模型大小下的检测准确率 ?
-10 数据集的分类是有效的，其平均准确度为 94.27%; 证明了由 DENSER 进化的 ANN 概括性很好。...具体来说，CIFAR-100 数据集的 78.75% 的平均精度是由一个拓扑结构专门为 CIFAR-100 数据集而进化的网络实现的。...据我们所知，这是通过自动设计 CNN 的方法对 CIFAR-100 数据集报告的最好结果。...DSGE 层：对与层相关的参数进行编码。参数及其允许的值或范围必须在由用户定义的语法中编码。 交叉 研究者提出了两种交叉操作符，它们基于不同的基因型层次。...推广到 CIFAR-100 为了测试进化网络的广泛性和可扩展性，我们在 CIFAR-10 数据集上采用由 DENSER 生成的最佳网络，并将其应用于 CIFAR-100 数据集的分类。
，在不增加计算负载量的情况下，在ImageNet、CIFAR-100等数据集上的测试性能超过了ResNet。...而近日，由南开大学、牛津大学和加州大学默塞德分校的研究人员共同提出的Res2Net，可以和现有其他优秀模块轻松整合：在不增加计算负载量的情况下，在ImageNet、CIFAR-100等数据集上的测试性能超过了...研究人员在所有这些模型上评估 Res2Net 模块，并在广泛使用的数据集（例如CIFAR-100和ImageNet）上展示相对于基线模型的一致性能提升。...Res2Net模块性能及测试结果 ImageNet数据集测试结果 ImageNet数据集Top1和Top5测试结果 Res2Net-50在ImageNet数据集不同规模测试错误率结果。...其中参数w为过滤器宽度，s为scale CIFAR-100数据集测试结果 CIFAR-100数据集Top1错误率，以及模型大小 CIFAR-100数据集不同模型大小下的检测准确率 ResNet-50
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