هذا تطبيق لينكس باسم Mixup-CIFAR10، ويمكن تنزيل أحدث إصدار منه بـ mixup-cifar10sourcecode.tar.gz. ويمكن تشغيله عبر الإنترنت من خلال موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى Mixup-CIFAR10 مع OnWorks مجانًا عبر الإنترنت.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل OnWorks Linux عبر الإنترنت أو محاكي Windows عبر الإنترنت أو محاكي MACOS عبر الإنترنت من هذا الموقع.
- 5. من نظام تشغيل OnWorks Linux الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته وتشغيله.
ميكس أب-سيفار10
الوصف:
mixup-cifar10 هو التطبيق الرسمي لـ PyTorch لـ "mixup: Beyond Empirical Risk Minimization" (تشانغ وآخرون، ICLR 2018)، وهي ورقة بحثية أساسية تُقدم mixup، وهي تقنية بسيطة وفعّالة لزيادة البيانات لتدريب الشبكات العصبية العميقة. تتمثل الفكرة الأساسية لـ mixup في توليد أمثلة تدريب تركيبية من خلال أخذ مجموعات محدبة من أزواج عينات الإدخال وعلاماتها. من خلال استيفاء كل من البيانات والعلامات، يتعلم النموذج حدود قرار أكثر سلاسة ويصبح أكثر متانة في مواجهة الضوضاء والأمثلة العدائية. يطبق هذا المستودع mixup لمجموعة بيانات CIFAR-10، مما يُظهر فعاليته في تحسين التعميم والاستقرار ومعايرة الشبكات العصبية. يعمل هذا النهج كمنظم، مما يُشجع السلوك الخطي في مساحة الميزات بين العينات، مما يُساعد على تقليل الإفراط في التجهيز وتحسين الأداء على البيانات غير المرئية.
شرح المميزات:
- قاعدة بيانات بسيطة وسهلة التوسع للبحث والتجريب
- استنادًا إلى نتائج نشر ICLR الأصلية لعام 2018
- متوافق مع PyTorch والتدريب المعجل بواسطة وحدة معالجة الرسومات
- يظهر مكاسب كبيرة في التعميم والمتانة
- يقوم بتدريب الشبكات العصبية على مجموعات محدبة من المدخلات والعلامات
- تنفيذ زيادة بيانات الخلط لتصنيف CIFAR-10
لغة البرمجة
Python
التصنيفات
هذا تطبيق يُمكن تنزيله أيضًا من https://sourceforge.net/projects/mixup-cifar10.mirror/. وقد استُضيف في OnWorks لتشغيله عبر الإنترنت بسهولة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.