Ini ialah apl Linux bernama Mixup-CIFAR10 yang keluaran terbarunya boleh dimuat turun sebagai mixup-cifar10sourcecode.tar.gz. Ia boleh dijalankan dalam talian dalam penyedia pengehosan percuma OnWorks untuk stesen kerja.
Muat turun dan jalankan dalam talian apl bernama Mixup-CIFAR10 ini dengan OnWorks secara percuma.
Ikut arahan ini untuk menjalankan apl ini:
- 1. Memuat turun aplikasi ini dalam PC anda.
- 2. Masukkan dalam pengurus fail kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan nama pengguna yang anda mahukan.
- 3. Muat naik aplikasi ini dalam pengurus filem tersebut.
- 4. Mulakan OnWorks Linux dalam talian atau emulator dalam talian Windows atau emulator dalam talian MACOS dari tapak web ini.
- 5. Daripada OS Linux OnWorks yang baru anda mulakan, pergi ke pengurus fail kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX dengan nama pengguna yang anda mahukan.
- 6. Muat turun aplikasi, pasang dan jalankan.
Campuran-CIFAR10
HURAIAN:
mixup-cifar10 ialah pelaksanaan rasmi PyTorch bagi "mixup: Beyond Empirical Risk Minimization" (Zhang et al., ICLR 2018), kertas asas yang memperkenalkan mixup, teknik penambahan data yang mudah tetapi berkuasa untuk melatih rangkaian saraf dalam. Idea teras percampuran adalah untuk menjana contoh latihan sintetik dengan mengambil gabungan cembung pasangan sampel input dan labelnya. Dengan menginterpolasi kedua-dua data dan label, model mempelajari sempadan keputusan yang lebih lancar dan menjadi lebih mantap kepada contoh bunyi dan musuh. Repositori ini melaksanakan pencampuran untuk set data CIFAR-10, mempamerkan keberkesanannya dalam meningkatkan generalisasi, kestabilan dan penentukuran rangkaian saraf. Pendekatan ini bertindak sebagai penyelaras, menggalakkan gelagat linear dalam ruang ciri antara sampel, yang membantu mengurangkan overfitting dan meningkatkan prestasi pada data yang tidak kelihatan.
Ciri-ciri
- Pangkalan kod yang ringkas dan mudah diperluaskan untuk penyelidikan dan percubaan
- Berdasarkan hasil penerbitan asal ICLR 2018
- Serasi dengan latihan PyTorch dan GPU dipercepatkan
- Menunjukkan keuntungan yang ketara dalam generalisasi dan keteguhan
- Melatih rangkaian saraf pada gabungan cembung input dan label
- Pelaksanaan penambahan data campuran untuk klasifikasi CIFAR-10
Bahasa Pengaturcaraan
Python
Kategori
Ini adalah aplikasi yang juga boleh diambil dari https://sourceforge.net/projects/mixup-cifar10.mirror/. Ia telah dihoskan dalam OnWorks untuk dijalankan dalam talian dengan cara yang paling mudah daripada salah satu Sistem Operasi percuma kami.