ດາວໂຫລດ Mixup-CIFAR10 ສໍາລັບ Linux

ນີ້ແມ່ນແອັບ Linux ທີ່ມີຊື່ວ່າ Mixup-CIFAR10 ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ເປັນ mixup-cifar10sourcecode.tar.gz. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີ OnWorks ສໍາລັບສະຖານີບ່ອນເຮັດວຽກ.

 
 

ດາວ​ນ​໌​ໂຫລດ​ແລະ​ດໍາ​ເນີນ​ການ​ອອນ​ໄລ​ນ​໌ app ນີ້​ມີ​ຊື່ Mixup-CIFAR10 ກັບ OnWorks ໄດ້​ຟຣີ​.

ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:

- 1. ດາວ​ໂຫຼດ​ຄໍາ​ຮ້ອງ​ສະ​ຫມັກ​ນີ້​ໃນ PC ຂອງ​ທ່ານ​.

- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.

- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.

- 4. ເລີ່ມ OnWorks Linux ອອນລາຍ ຫຼື Windows online emulator ຫຼື MACOS online emulator ຈາກເວັບໄຊທ໌ນີ້.

- 5. ຈາກ OnWorks Linux OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.

- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ຕິດຕັ້ງມັນແລະດໍາເນີນການ.

ປະສົມ-CIFAR10



DESCRIPTION:

mixup-cifar10 ແມ່ນການປະຕິບັດ PyTorch ຢ່າງເປັນທາງການຂອງ "mixup: Beyond Empirical Risk Minimization" (Zhang et al., ICLR 2018), ເອກະສານພື້ນຖານທີ່ແນະນໍາ mixup, ເຕັກນິກການເພີ່ມຂໍ້ມູນແບບງ່າຍດາຍແຕ່ມີອໍານາດສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກ. ແນວຄວາມຄິດຫຼັກຂອງການຜະສົມຜະສານແມ່ນເພື່ອສ້າງຕົວຢ່າງການຝຶກອົບຮົມສັງເຄາະໂດຍການເອົາການປະສົມໂຄນຂອງຄູ່ຂອງຕົວຢ່າງວັດສະດຸປ້ອນແລະປ້າຍຊື່ຂອງມັນ. ໂດຍ interpolating ທັງຂໍ້ມູນແລະປ້າຍຊື່, ຮູບແບບຮຽນຮູ້ຂອບເຂດການຕັດສິນໃຈ smoother ແລະກາຍເປັນທີ່ເຂັ້ມແຂງຕໍ່ກັບສິ່ງລົບກວນແລະຕົວຢ່າງຂອງສັດຕູ. ບ່ອນເກັບມ້ຽນນີ້ປະຕິບັດການປະສົມສໍາລັບຊຸດຂໍ້ມູນ CIFAR-10, ສະແດງໃຫ້ເຫັນປະສິດທິຜົນຂອງມັນໃນການປັບປຸງການທົ່ວໄປ, ຄວາມຫມັ້ນຄົງ, ແລະການປັບຕົວຂອງເຄືອຂ່າຍ neural. ວິທີການເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນປົກກະຕິ, ຊຸກຍູ້ໃຫ້ພຶດຕິກໍາເສັ້ນຊື່ໃນຊ່ອງລັກສະນະລະຫວ່າງຕົວຢ່າງ, ເຊິ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການ overfitting ແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ເຫັນ.



ຄຸນ​ລັກ​ສະ​ນະ

  • ງ່າຍດາຍ, ຂະຫຍາຍ codebase ໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າແລະການທົດລອງ
  • ອີງໃສ່ຜົນການພິມຈຳໜ່າຍ ICLR 2018 ຕົ້ນສະບັບ
  • ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບ PyTorch ແລະການຝຶກອົບຮົມເລັ່ງ GPU
  • ສະ​ແດງ​ໃຫ້​ເຫັນ​ຜົນ​ປະ​ໂຫຍດ​ທີ່​ສໍາ​ຄັນ​ໃນ​ການ​ທົ່ວ​ໄປ​ແລະ​ຄວາມ​ເຂັ້ມ​ແຂງ​
  • ຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural ກ່ຽວກັບການປະສົມ convex ຂອງວັດສະດຸປ້ອນແລະປ້າຍຊື່
  • ການປະຕິບັດການເພີ່ມຂໍ້ມູນ mixup ສໍາລັບການຈັດປະເພດ CIFAR-10


ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ

Python


ປະເພດ

ຫໍສະໝຸດ Neural Network

ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/mixup-cifar10.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.



ລ່າສຸດ Linux ແລະ Windows ໂຄງການອອນໄລນ໌


ໝວດໝູ່ເພື່ອດາວໂຫລດຊອບແວ ແລະໂປຣແກຣມສຳລັບ Windows ແລະ Linux