Mixup-CIFAR10 descărcare pentru Linux

Aceasta este aplicația Linux numită Mixup-CIFAR10, a cărei ultimă versiune poate fi descărcată sub numele mixup-cifar10sourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online în furnizorul de găzduire gratuită OnWorks pentru stații de lucru.

 
 

Descărcați și rulați online această aplicație numită Mixup-CIFAR10 cu OnWorks gratuit.

Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:

- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.

- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.

- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.

- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.

- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.

- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.

Mixup-CIFAR10



DESCRIERE:

mixup-cifar10 este implementarea oficială în PyTorch a „mixup: Beyond Empirical Risk Minimization” (Zhang et al., ICLR 2018), o lucrare fundamentală care introduce mixup, o tehnică simplă, dar puternică de augmentare a datelor pentru antrenarea rețelelor neuronale profunde. Ideea centrală a mixup este de a genera exemple sintetice de antrenament prin luarea de combinații convexe de perechi de eșantioane de intrare și etichetele acestora. Prin interpolarea atât a datelor, cât și a etichetelor, modelul învață limite de decizie mai fine și devine mai robust la zgomot și exemple contradictorii. Acest depozit implementează mixup pentru setul de date CIFAR-10, demonstrând eficacitatea sa în îmbunătățirea generalizării, stabilității și calibrării rețelelor neuronale. Abordarea acționează ca un regularizator, încurajând comportamentul liniar în spațiul de caracteristici dintre eșantioane, ceea ce ajută la reducerea supraadaptării și la îmbunătățirea performanței pe datele nevăzute.



Categorii

  • Bază de cod simplă, ușor extensibilă, pentru cercetare și experimentare
  • Pe baza rezultatelor publicației originale ICLR din 2018
  • Compatibil cu PyTorch și antrenament accelerat prin GPU
  • Demonstrează câștiguri semnificative în generalizare și robustețe
  • Antrenează rețele neuronale pe combinații convexe de intrări și etichete
  • Implementarea augmentării datelor de amestec pentru clasificarea CIFAR-10


Limbaj de programare

Piton


Categorii

Biblioteci de rețele neuronale

Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/mixup-cifar10.mirror/. A fost găzduită în OnWorks pentru a putea fi rulată online în cel mai simplu mod de pe unul dintre sistemele noastre de operare gratuite.



Cele mai recente programe online Linux și Windows


Categorii de descărcare software și programe pentru Windows și Linux